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Alugar uma GPU

MODELOS ABERTOS / Modelos de linguagem (LLM)

Execute llm-jp-4-33b-thinking-gguf em uma GPU na nuvem

llm-jp-4-33b-thinking-gguf é um modelo de Modelos de linguagem (LLM) da llm-jp. Veja quanta memória de GPU ele precisa, em quais GPUs cabe hoje e quanto custa executá-lo você mesmo, com cobrança por segundo.

Alugar Q RTX 8000 a partir de $0.53/h
Parâmetros
33B
Memória de GPU necessária
≈ 25 GB
Licença
apache-2.0
Downloads
271.345
Atualizado em 7 de out. de 2026

GPUs em que cabe hoje

Nossa estimativa é de cerca de 25 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.

GPUMemóriaPor hora10 horas
Q RTX 800045 GB$0.53$5.30Alugar
A100 SXM480 GB$0.75$7.50Alugar
RTX 5000Ada32 GB$0.78$7.80Alugar
A100 PCIE40 GB$0.83$8.30Alugar
A4045 GB$0.87$8.70Alugar

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

Como executar llm-jp-4-33b-thinking-gguf

  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 "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download llm-jp/llm-jp-4-33b-thinking-gguf --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --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 llm-jp-4-33b-thinking-gguf precisa?
Pela nossa estimativa, cerca de 25 GB para inferência (33B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
Quanto custa executar o llm-jp-4-33b-thinking-gguf?
A partir de $0.53 por hora em Q RTX 8000, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $5.30.
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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