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Alugar uma GPU

MODELOS ABERTOS / Modelos de linguagem (LLM)

Execute tiny-dummy-qwen2 em uma GPU na nuvem

tiny-dummy-qwen2 é um modelo de Modelos de linguagem (LLM) da fxmarty. Veja quanta memória de GPU ele precisa, em quais GPUs cabe hoje e quanto custa executá-lo você mesmo, com cobrança por segundo.

Alugar GTX 1660 S a partir de $0.11/h
Parâmetros
0M
Memória de GPU necessária
≈ 2 GB
Licença
mit
Downloads
8.496
Atualizado em 20 de mar. de 2024

GPUs em que cabe hoje

Nossa estimativa é de cerca de 2 GB para inferência com pesos F32, incluindo a memória de trabalho. O uso real depende da resolução, do tamanho do lote e do comprimento do contexto. Com quantização de 4 bits ele precisa de cerca de 2 GB.

GPUMemóriaPor hora10 horas
GTX 1660 S6 GB$0.11$1.10Alugar
GTX 16504 GB$0.13$1.30Alugar
GTX 10708 GB$0.14$1.40Alugar
GTX 16606 GB$0.14$1.40Alugar
RTX A20006 GB$0.15$1.50Alugar

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

Como executar tiny-dummy-qwen2

  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 vllm
vllm serve fxmarty/tiny-dummy-qwen2 --host 0.0.0.0 --port 8000

Por que executar você mesmo?

Seu próprio servidor de LLM não tem cobrança por token nem limite de requisições, e seus dados ficam privados. Escolha a GPU pela memória e sirva o modelo com vLLM.

Perguntas

Quanta memória de GPU o tiny-dummy-qwen2 precisa?
Pela nossa estimativa, cerca de 2 GB para inferência (0M parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
Quanto custa executar o tiny-dummy-qwen2?
A partir de $0.11 por hora em GTX 1660 S, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $1.10.
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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