MODELOS ABERTOS / Modelos de visão e linguagem
Execute google_gemma-4-31B-it-GGUF em uma GPU na nuvem
google_gemma-4-31B-it-GGUF é um modelo de Modelos de visão e linguagem da bartowski. Veja quanta memória de GPU ele precisa, em quais GPUs cabe hoje e quanto custa executá-lo você mesmo, com cobrança por segundo.
GPUs em que cabe hoje
Nossa estimativa é de cerca de 24 GB para inferência com pesos GGUF, incluindo a memória de trabalho. O uso real depende da resolução, do tamanho do lote e do comprimento do contexto.
| GPU | Memória | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 | 24 GB | $0.38 | $3.80 | Alugar |
| Titan RTX | 24 GB | $0.40 | $4.00 | Alugar |
| RTX A5000 | 24 GB | $0.42 | $4.20 | Alugar |
| RTX PRO 4000 | 24 GB | $0.45 | $4.50 | Alugar |
| L4 | 24 GB | $0.48 | $4.80 | Alugar |
Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.
Como executar google_gemma-4-31B-it-GGUF
- 01
Alugue uma GPU
Escolha uma das GPUs acima. A cobrança é por segundo; pare a máquina e a cobrança para.
- 02
Abra um terminal ou o Jupyter
Conecte-se por SSH ou abra o Jupyter no navegador. PyTorch e CUDA já estão prontos.
- 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 "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download bartowski/google_gemma-4-31B-it-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000Por que executar você mesmo?
Execute a compreensão de documentos e imagens na sua própria GPU: sem taxa por imagem, e os arquivos ficam na sua máquina.
Perguntas
- Quanta memória de GPU o google_gemma-4-31B-it-GGUF precisa?
- Pela nossa estimativa, cerca de 24 GB para inferência (31B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
- Quanto custa executar o google_gemma-4-31B-it-GGUF?
- A partir de $0.38 por hora em RTX 3090, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $3.80.
- 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