MODELOS ABIERTOS / Modelos de visión y lenguaje
Ejecuta InternVL2-Llama3-76B en una GPU en la nube
InternVL2-Llama3-76B es un modelo de Modelos de visión y lenguaje de OpenGVLab. 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 185 GB para inferencia con pesos BF16, 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 56 GB.
Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.
Cómo ejecutar InternVL2-Llama3-76B
- 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 OpenGVLab/InternVL2-Llama3-76B --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 InternVL2-Llama3-76B?
- Según nuestra estimación, unos 185 GB para inferencia (76B parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
- ¿Cuánto cuesta ejecutar InternVL2-Llama3-76B?
- Desde $14.26 por hora en GB200, con facturación por segundo. Diez horas cuestan unos $142.60.
- ¿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