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Alquilar una GPU

MODELOS ABIERTOS / Modelos de lenguaje (LLM)

Ejecuta vlt5-base-keywords en una GPU en la nube

vlt5-base-keywords es un modelo de Modelos de lenguaje (LLM) de Voicelab. Mira cuánta memoria de GPU necesita, en qué GPU cabe hoy y cuánto cuesta ejecutarlo tú mismo, con facturación por segundo.

Parámetros
280M
Memoria de GPU necesaria
≈ 2 GB
Licencia
cc-by-4.0
Descargas
219.821
Actualizado el 16 ago 2023

GPU en las que cabe hoy

Nuestra estimación es de unos 2 GB para inferencia con pesos F32, 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 2 GB.

GPUMemoriaPor hora10 horas
GTX 16504 GB$0.13$1.30Alquilar
GTX 10708 GB$0.14$1.40Alquilar
GTX 16606 GB$0.14$1.40Alquilar
GTX 1660 S6 GB$0.14$1.40Alquilar
RTX A20006 GB$0.15$1.50Alquilar

Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.

Cómo ejecutar vlt5-base-keywords

  1. 01

    Alquila una GPU

    Elige una de las GPU de arriba. La facturación es por segundo; detén la máquina y dejas de pagar.

  2. 02

    Abre una terminal o Jupyter

    Conéctate por SSH o abre Jupyter en tu navegador. PyTorch y CUDA están listos.

  3. 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 Voicelab/vlt5-base-keywords --host 0.0.0.0 --port 8000

¿Por qué ejecutarlo tú mismo?

Tu propio servidor de LLM no tiene factura por token ni límite de peticiones, y tus datos siguen siendo privados. Elige la GPU por memoria y sirve el modelo con vLLM.

Preguntas

¿Cuánta memoria de GPU necesita vlt5-base-keywords?
Según nuestra estimación, unos 2 GB para inferencia (280M parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
¿Cuánto cuesta ejecutar vlt5-base-keywords?
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

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