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Alquilar una GPU

MODELOS ABIERTOS / Modelos de lenguaje (LLM)

Ejecuta gemma-2-27b-it-IMat-GGUF en una GPU en la nube

gemma-2-27b-it-IMat-GGUF es un modelo de Modelos de lenguaje (LLM) de legraphista. Mira cuánta memoria de GPU necesita, en qué GPU cabe hoy y cuánto cuesta ejecutarlo tú mismo, con facturación por segundo.

Parámetros
27B
Memoria de GPU necesaria
≈ 21 GB
Licencia
gemma
Descargas
7940
Actualizado el 20 sept 2024

GPU en las que cabe hoy

Nuestra estimación es de unos 21 GB para inferencia con pesos GGUF, memoria de trabajo incluida. El uso real depende de la resolución, el tamaño de lote y la longitud de contexto.

GPUMemoriaPor hora10 horas
RTX 2080 Ti22 GB$0.25$2.50Alquilar
RTX 309024 GB$0.41$4.10Alquilar
RTX 3090 Ti24 GB$0.45$4.50Alquilar
Titan RTX24 GB$0.45$4.50Alquilar
RTX A500024 GB$0.48$4.80Alquilar

Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.

Cómo ejecutar gemma-2-27b-it-IMat-GGUF

  1. 01

    Alquila una GPU

    Elige una de las GPU de arriba. La facturación es por segundo; detén la máquina y dejas de pagar.

  2. 02

    Abre una terminal o Jupyter

    Conéctate por SSH o abre Jupyter en tu navegador. PyTorch y CUDA están listos.

  3. 03

    Descarga y ejecuta el modelo

    Ejecuta los comandos de abajo. Los pesos se descargan directamente de Hugging Face a tu máquina.

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download legraphista/gemma-2-27b-it-IMat-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000

¿Por qué ejecutarlo tú mismo?

Tu propio servidor de LLM no tiene factura por token ni límite de peticiones, y tus datos siguen siendo privados. Elige la GPU por memoria y sirve el modelo con vLLM.

Preguntas

¿Cuánta memoria de GPU necesita gemma-2-27b-it-IMat-GGUF?
Según nuestra estimación, unos 21 GB para inferencia (27B parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
¿Cuánto cuesta ejecutar gemma-2-27b-it-IMat-GGUF?
Desde $0.25 por hora en RTX 2080 Ti, con facturación por segundo. Diez horas cuestan unos $2.50.
¿Necesito una suscripción?
No. Solo pagas el tiempo que funciona tu máquina, desde tu saldo en USD. Detenla cuando termines.

Pruébalo en tu propia GPU en minutos

Elige una GPU, abre Jupyter o SSH y ejecuta cualquier modelo abierto. Pagas por segundo y puedes detenerla cuando quieras; sin suscripción ni cuota de alta.

  • Facturación por segundo en USD
  • PyTorch y CUDA listos en minutos
  • Alquila también desde ChatGPT o Claude

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