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Alugar uma GPU

MODELOS ABERTOS / Modelos de visão e linguagem

Execute gemma-4-12B-AWQ em uma GPU na nuvem

gemma-4-12B-AWQ é um modelo de Modelos de visão e linguagem da mattbucci. 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
12B
Memória de GPU necessária
≈ 30 GB
Licença
gemma
Downloads
2.121
Atualizado em 7 de jun. de 2026

GPUs em que cabe hoje

Nossa estimativa é de cerca de 30 GB para inferência com pesos I32, 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 10 GB.

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 gemma-4-12B-AWQ

  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 mattbucci/gemma-4-12B-AWQ --host 0.0.0.0 --port 8000

Por que executar você mesmo?

Execute a compreensão de documentos e imagens na sua própria GPU: sem taxa por imagem, e os arquivos ficam na sua máquina.

Perguntas

Quanta memória de GPU o gemma-4-12B-AWQ precisa?
Pela nossa estimativa, cerca de 30 GB para inferência (12B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
Quanto custa executar o gemma-4-12B-AWQ?
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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