MODELOS ABIERTOS / Modelos de visión y lenguaje
Ejecuta NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-VL-FP8 en una GPU en la nube
NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-VL-FP8 es un modelo de Modelos de visión y lenguaje de nvidia. Mira cuánta memoria de GPU necesita, en qué GPU cabe hoy y cuánto cuesta ejecutarlo tú mismo, con facturación por segundo.
GPU en las que cabe hoy
Nuestra estimación es de unos 17 GB para inferencia con pesos F8_E4M3, memoria de trabajo incluida. El uso real depende de la resolución, el tamaño de lote y la longitud de contexto. Con cuantización de 4 bits necesita unos 11 GB.
| GPU | Memoria | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.24 | $2.40 | Alquilar |
| Tesla P40 | 24 GB | $0.27 | $2.70 | Alquilar |
| RTX 4000Ada | 20 GB | $0.39 | $3.90 | Alquilar |
| RTX 3090 | 24 GB | $0.41 | $4.10 | Alquilar |
| RTX 3090 Ti | 24 GB | $0.45 | $4.50 | Alquilar |
Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.
Cómo ejecutar NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-VL-FP8
- 01
Alquila una GPU
Elige una de las GPU de arriba. La facturación es por segundo; detén la máquina y dejas de pagar.
- 02
Abre una terminal o Jupyter
Conéctate por SSH o abre Jupyter en tu navegador. PyTorch y CUDA están listos.
- 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 vllm
vllm serve nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-VL-FP8 --host 0.0.0.0 --port 8000¿Por qué ejecutarlo tú mismo?
Ejecuta la comprensión de documentos e imágenes en tu propia GPU: sin cuota por imagen y tus archivos se quedan en tu máquina.
Preguntas
- ¿Cuánta memoria de GPU necesita NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-VL-FP8?
- Según nuestra estimación, unos 17 GB para inferencia (13B parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
- ¿Cuánto cuesta ejecutar NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-VL-FP8?
- Desde $0.24 por hora en RTX 2080 Ti, con facturación por segundo. Diez horas cuestan unos $2.40.
- ¿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