# Requisitos de GPU de InternVL2-1B

InternVL2-1B tiene 0,9B parámetros. Para servirlo, calcula unos 2,3 GB de memoria de GPU en 16 bits, 1,1 GB en 8 bits o 0,6 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones.

[Despliégalo en Arrakis](/console/#/models?model=OpenGVLab/InternVL2-1B).

## Lo que hace falta para servirlo

| Precisión | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| 16 bits | 2,3 GB: una [RTX 4090](/es/gpus/rtx-4090.html.md) o [RTX 3090](/es/gpus/rtx-3090.html.md), la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora |
| 8 bits | 1,1 GB: una [RTX 4090](/es/gpus/rtx-4090.html.md) o [RTX 3090](/es/gpus/rtx-3090.html.md), la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora |
| 4 bits | 0,6 GB: una [RTX 4090](/es/gpus/rtx-4090.html.md) o [RTX 3090](/es/gpus/rtx-3090.html.md), la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora |

## Lo que hace falta para ajustarlo

| Método | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| QLoRA | 0,7 GB: una [RTX 4090](/es/gpus/rtx-4090.html.md) o [RTX 3090](/es/gpus/rtx-3090.html.md), la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora |
| LoRA | 2,3 GB: una [RTX 4090](/es/gpus/rtx-4090.html.md) o [RTX 3090](/es/gpus/rtx-3090.html.md), la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora |
| Ajuste fino completo | 15 GB: una [RTX 4090](/es/gpus/rtx-4090.html.md) o [RTX 3090](/es/gpus/rtx-3090.html.md), la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora |

## Sobre el modelo

| | |
|---|---|
| Parámetros | `0.9B` |
| Publicado en | `BF16` |
| Licencia | `mit` |
| Fecha de publicación | `2024-07-08` |
| Pesos | [OpenGVLab/InternVL2-1B](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-1B) |

## Sírvelo tú mismo

```
vllm serve OpenGVLab/InternVL2-1B --tensor-parallel-size 1
```

## Preguntas

**¿Cuánta memoria de GPU necesita InternVL2-1B?** Para servirlo, unos 2 GB en 16 bits, 1 GB en 8 bits y 1 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones. Para ajustarlo, unos 1 GB con QLoRA, 2 GB con LoRA y 15 GB para un ajuste fino completo con Adam, sin contar las activaciones.

**¿Puedo ejecutar InternVL2-1B en una sola GPU?** Sí. En 16 bits necesita unos 2,3 GB, que caben en una RTX 4090 o RTX 3090.

**¿Cuánto cuesta ejecutar InternVL2-1B?** En 16 bits necesita una RTX 4090 o RTX 3090; en 4 bits, una RTX 4090 o RTX 3090. Cada configuración de esta página muestra el precio más bajo por GPU-hora en Arrakis ahora mismo, y pagas por hora desde un saldo prepago.

**¿Cómo despliego InternVL2-1B en Arrakis?** Abre Models en la consola de Arrakis, pega OpenGVLab/InternVL2-1B, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina.


Más modelos: [/models](/es/models.html.md).