# Requisitos de GPU de Qwen2.5-VL-7B-Instruct

Qwen2.5-VL-7B-Instruct tiene 8,3B parámetros. Para servirlo, calcula unos 20 GB de memoria de GPU en 16 bits, 10,0 GB en 8 bits o 5,0 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones.

[Despliégalo en Arrakis](/console/#/models?model=Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct).

## Lo que hace falta para servirlo

| Precisión | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| 16 bits | 20 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 | 10,0 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 | 5,0 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 | 5,8 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 | 20 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 | 133 GB: una [H200](/es/gpus/h200.html.md), desde 4,03 US$ por GPU-hora |

## Sobre el modelo

| | |
|---|---|
| Parámetros | `8.3B` |
| Ventana de contexto (tokens) | `128,000` |
| Publicado en | `BF16` |
| Licencia | `apache-2.0` |
| Fecha de publicación | `2025-01-26` |
| Pesos | [Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct) |

## Sírvelo tú mismo

```
vllm serve Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct --tensor-parallel-size 1
```

## Preguntas

**¿Cuánta memoria de GPU necesita Qwen2.5-VL-7B-Instruct?** Para servirlo, unos 20 GB en 16 bits, 10 GB en 8 bits y 5 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones. Para ajustarlo, unos 6 GB con QLoRA, 20 GB con LoRA y 133 GB para un ajuste fino completo con Adam, sin contar las activaciones.

**¿Puedo ejecutar Qwen2.5-VL-7B-Instruct en una sola GPU?** Sí. En 16 bits necesita unos 20 GB, que caben en una RTX 4090 o RTX 3090.

**¿Cuánto cuesta ejecutar Qwen2.5-VL-7B-Instruct?** 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 Qwen2.5-VL-7B-Instruct en Arrakis?** Abre Models en la consola de Arrakis, pega Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct, 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).