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Alugar uma GPU

MODELOS ABERTOS / Edição e ampliação de imagens

Execute MedGemma_FineTuned em uma GPU na nuvem

MedGemma_FineTuned é um modelo de Edição e ampliação de imagens da Balthulal. Veja quanta memória de GPU ele precisa, em quais GPUs cabe hoje e quanto custa executá-lo você mesmo, com cobrança por segundo.

Alugar RTX 3060 a partir de $0.16/h
Parâmetros
4.3B
Memória de GPU necessária
≈ 12 GB
Licença
apache-2.0
Downloads
56
Atualizado em 17 de ago. de 2026

GPUs em que cabe hoje

Nossa estimativa é de cerca de 12 GB para inferência com pesos F16, incluindo a memória de trabalho. O uso real depende da resolução, do tamanho do lote e do comprimento do contexto.

GPUMemóriaPor hora10 horas
RTX 306012 GB$0.16$1.60Alugar
Titan Xp12 GB$0.16$1.60Alugar
GTX TITAN X12 GB$0.17$1.70Alugar
RTX 206012 GB$0.17$1.70Alugar
RTX 3060 laptop12 GB$0.19$1.90Alugar

Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.

Como executar MedGemma_FineTuned

  1. 01

    Alugue uma GPU

    Escolha uma das GPUs acima. A cobrança é por segundo; pare a máquina e a cobrança para.

  2. 02

    Abra um terminal ou o Jupyter

    Conecte-se por SSH ou abra o Jupyter no navegador. PyTorch e CUDA já estão prontos.

  3. 03

    Baixe e execute o modelo

    Execute os comandos abaixo. Os pesos são baixados direto do Hugging Face para a sua máquina.

pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download Balthulal/MedGemma_FineTuned --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"

Por que executar você mesmo?

Edição em lote e ampliação são trabalhos pesados. Uma GPU na nuvem termina rápido e a cobrança para quando o trabalho acaba.

Perguntas

Quanta memória de GPU o MedGemma_FineTuned precisa?
Pela nossa estimativa, cerca de 12 GB para inferência (4.3B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
Quanto custa executar o MedGemma_FineTuned?
A partir de $0.16 por hora em RTX 3060, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $1.60.
Preciso de uma assinatura?
Não. Você paga só pelo tempo em que a máquina roda, usando seu saldo em USD. Pare-a quando terminar.

Experimente na sua própria GPU em minutos

Escolha uma GPU, abra o Jupyter ou o SSH e execute qualquer modelo aberto. Você paga por segundo e pode parar quando quiser; sem assinatura nem taxa de ativação.

  • Cobrança por segundo em USD
  • PyTorch e CUDA prontos em minutos
  • Alugue também pelo ChatGPT ou Claude

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