MODELOS ABERTOS / Modelos de visão e linguagem
Execute Muse-Spark-Open-816B-A42B-DFlash2 em uma GPU na nuvem
Muse-Spark-Open-816B-A42B-DFlash2 é um modelo de Modelos de visão e linguagem da nvidia. Veja quanta memória de GPU ele precisa, em quais GPUs cabe hoje e quanto custa executá-lo você mesmo, com cobrança por segundo.
GPUs em que cabe hoje
Nossa estimativa é de cerca de 12 GB para inferência com pesos BF16, 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 5 GB.
| GPU | Memória | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Alugar |
| Titan Xp | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Alugar |
| GTX TITAN X | 12 GB | $0.17 | $1.70 | Alugar |
| RTX 2060 | 12 GB | $0.17 | $1.70 | Alugar |
| RTX 3060 laptop | 12 GB | $0.19 | $1.90 | Alugar |
Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.
Como executar Muse-Spark-Open-816B-A42B-DFlash2
- 01
Alugue uma GPU
Escolha uma das GPUs acima. A cobrança é por segundo; pare a máquina e a cobrança para.
- 02
Abra um terminal ou o Jupyter
Conecte-se por SSH ou abra o Jupyter no navegador. PyTorch e CUDA já estão prontos.
- 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 nvidia/Muse-Spark-Open-816B-A42B-DFlash2 --host 0.0.0.0 --port 8000Por 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 Muse-Spark-Open-816B-A42B-DFlash2 precisa?
- Pela nossa estimativa, cerca de 12 GB para inferência (4.4B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
- Quanto custa executar o Muse-Spark-Open-816B-A42B-DFlash2?
- A partir de $0.16 por hora em RTX 3060, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $1.60.
- 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