MODELOS ABIERTOS / Modelos de visión y lenguaje
Ejecuta glm-ocr:q8_0 en una GPU en la nube
glm-ocr:q8_0 es un modelo de Modelos de visión y lenguaje de Ollama. Mira cuánta memoria de GPU necesita, en qué GPU cabe hoy y cuánto cuesta ejecutarlo tú mismo, con facturación por segundo.
Del proyecto: GLM-OCR is a multimodal OCR model for complex document understanding, built on the GLM-V encoder–decoder architecture.
GPU en las que cabe hoy
Unos 4 GB de memoria de GPU: la descarga del modelo (4 bits por defecto) más la memoria de trabajo.
| GPU | Memoria | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1650 | 4 GB | $0.13 | $1.30 | Alquilar |
| GTX 1070 | 8 GB | $0.14 | $1.40 | Alquilar |
| GTX 1660 | 6 GB | $0.14 | $1.40 | Alquilar |
| RTX A2000 | 6 GB | $0.15 | $1.50 | Alquilar |
| GTX 1070 Ti | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Alquilar |
Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.
Cómo ejecutar glm-ocr:q8_0
- 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
Instala Ollama y ejecuta el modelo
Ejecuta los comandos de abajo. Ollama descarga el modelo y sirve una API compatible con OpenAI en el puerto 11434.
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run glm-ocr:q8_0¿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 glm-ocr:q8_0?
- Según nuestra estimación, unos 4 GB para inferencia (? parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
- ¿Cuánto cuesta ejecutar glm-ocr:q8_0?
- Desde $0.13 por hora en GTX 1650, con facturación por segundo. Diez horas cuestan unos $1.30.
- ¿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