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Alugar uma GPU

MODELOS ABERTOS / Modelos de visão e linguagem

Execute llava:34b em uma GPU na nuvem

llava:34b é um modelo de Modelos de visão e linguagem da Ollama. Veja quanta memória de GPU ele precisa, em quais GPUs cabe hoje e quanto custa executá-lo você mesmo, com cobrança por segundo.

Do projeto: 🌋 LLaVA is a novel end-to-end trained large multimodal model that combines a vision encoder and Vicuna for general-purpose visual and language understanding. Updated to version 1.6.

Alugar Q RTX 8000 a partir de $0.48/h
Parâmetros
≈ 34B
Memória de GPU necessária
≈ 25 GB
Licença
—
Fonte
Ollama

GPUs em que cabe hoje

Cerca de 25 GB de memória de GPU: o download do modelo (4 bits por padrão) mais a memória de trabalho.

GPUMemóriaPor hora10 horas
Q RTX 800045 GB$0.48$4.80Alugar
CMP 170HX64 GB$0.62$6.20Alugar
RTX 5000Ada32 GB$0.69$6.90Alugar
GB10119 GB$0.71$7.10Alugar
A100 SXM480 GB$0.72$7.20Alugar

Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.

Como executar llava:34b

  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

    Instale o Ollama e execute o modelo

    Execute os comandos abaixo. O Ollama baixa o modelo e serve uma API compatível com OpenAI na porta 11434.

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run llava:34b

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 llava:34b precisa?
Pela nossa estimativa, cerca de 25 GB para inferência (34B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
Quanto custa executar o llava:34b?
A partir de $0.48 por hora em Q RTX 8000, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $4.80.
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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