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Alugar uma GPU

MODELOS ABERTOS / Modelos de linguagem (LLM)

Execute splash em uma GPU na nuvem

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

Do projeto: A local inference engine for Apple silicon, built around the model.

Alugar RTX A4000 a partir de $0.19/h
Parâmetros
—
Memória de GPU necessária
≈ 16 GB
Licença
Apache-2.0
Estrelas no GitHub
2.299
Atualizado em 11 de nov. de 2026

GPUs em que cabe hoje

Memória de GPU típica para esse tipo de app: cerca de 16 GB. Modelos maiores e resoluções mais altas precisam de mais.

GPUMemóriaPor hora10 horas
RTX A400016 GB$0.19$1.90Alugar
RTX 2080 Ti22 GB$0.20$2.00Alugar
RTX 5060 Ti16 GB$0.20$2.00Alugar
Tesla V10016 GB$0.22$2.20Alugar
Q RTX 500016 GB$0.24$2.40Alugar

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

Como executar splash

  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

    Clone o app e siga o README

    Execute os comandos abaixo e depois siga o README do projeto. A maioria dos apps inicia uma interface web que você abre pelas portas da máquina.

git clone https://github.com/incoai/splash.git
cd splash

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 splash precisa?
Pela nossa estimativa, cerca de 16 GB para inferência (? parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
Quanto custa executar o splash?
A partir de $0.19 por hora em RTX A4000, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $1.90.
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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