ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Визуально-языковые модели
Запустите Muse-Spark-Open-816B-A42B-oQ3e на облачном GPU
Muse-Spark-Open-816B-A42B-oQ3e — модель от mlx-community 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.
GPU, на которые она помещается сегодня
По нашей оценке, около 1974 ГБ для инференса с весами U32, включая рабочую память. Реальный расход зависит от разрешения, размера батча и длины контекста. С 4-битной квантизацией хватит около 593 ГБ.
Сейчас нет свободного GPU с достаточной памятью. Загляните в каталог позже.
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить Muse-Spark-Open-816B-A42B-oQ3e
- 01
Арендуйте GPU
Выберите один из GPU выше. Оплата посекундная: остановили машину — оплата прекратилась.
- 02
Откройте терминал или Jupyter
Подключитесь по SSH или откройте Jupyter в браузере. PyTorch и CUDA уже готовы.
- 03
Скачайте и запустите модель
Выполните команды ниже. Веса загружаются прямо с Hugging Face на вашу машину.
pip install -U vllm
vllm serve mlx-community/Muse-Spark-Open-816B-A42B-oQ3e --host 0.0.0.0 --port 8000Зачем запускать самому?
Анализируйте документы и изображения на своём GPU: без оплаты за изображение, файлы остаются на вашей машине.
Вопросы
- Сколько видеопамяти нужно Muse-Spark-Open-816B-A42B-oQ3e?
- По нашей оценке, около 1974 ГБ для инференса (822B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
- 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