corehu
Арендовать GPU

ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Визуально-языковые модели

Запустите gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized на облачном GPU

gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized — модель от google для задачи «Визуально-языковые модели». Узнайте, сколько видеопамяти ей нужно, на какие GPU она помещается сегодня и сколько стоит запустить её самому, с посекундной оплатой.

Параметры
12B
Нужно видеопамяти
≈ 31 GB
Лицензия
gemma
Скачивания
7 941
Обновлено 15 апр. 2025 г.

GPU, на которые она помещается сегодня

По нашей оценке, около 31 ГБ для инференса с весами BF16, включая рабочую память. Реальный расход зависит от разрешения, размера батча и длины контекста. С 4-битной квантизацией хватит около 10 ГБ.

GPUПамятьВ час10 часов
Q RTX 800045 GB$0.54$5.40Арендовать
A100 SXM480 GB$0.75$7.50Арендовать
RTX 5000Ada32 GB$0.78$7.80Арендовать
A100 PCIE40 GB$0.83$8.30Арендовать
A4045 GB$0.87$8.70Арендовать

Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.

Как запустить gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized

  1. 01

    Арендуйте GPU

    Выберите один из GPU выше. Оплата посекундная: остановили машину — оплата прекратилась.

  2. 02

    Откройте терминал или Jupyter

    Подключитесь по SSH или откройте Jupyter в браузере. PyTorch и CUDA уже готовы.

  3. 03

    Скачайте и запустите модель

    Выполните команды ниже. Веса загружаются прямо с Hugging Face на вашу машину.

Доступ к этой модели ограничен: примите её лицензию на Hugging Face и выполните huggingface-cli login перед загрузкой.

pip install -U vllm
vllm serve google/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized --host 0.0.0.0 --port 8000

Зачем запускать самому?

Анализируйте документы и изображения на своём GPU: без оплаты за изображение, файлы остаются на вашей машине.

Вопросы

Сколько видеопамяти нужно gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized?
По нашей оценке, около 31 ГБ для инференса (12B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
Сколько стоит запуск gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized?
От $0.54 в час на Q RTX 8000, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $5.40.
Нужна ли подписка?
Нет. Вы платите только за время работы машины из своего баланса в USD. Остановите её, когда закончите.

Попробуйте на своём GPU за несколько минут

Выберите GPU, откройте Jupyter или SSH и запустите любую открытую модель. Вы платите посекундно и можете остановить машину в любой момент; без подписки и платы за подключение.

  • Посекундная оплата в USD
  • PyTorch и CUDA готовы за минуты
  • Арендуйте и через ChatGPT или Claude

Похожие модели: Визуально-языковые модели