Lo que hace falta para servirlo
La memoria de GPU para ejecutarlo en inferencia, con la configuración de GPU más pequeña que lo sostiene y el precio más bajo en Arrakis ahora mismo.
| Precisión | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| 16 bits | 2,7 GB: una RTX 4090 o RTX 3090, la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora |
| 8 bits | 1,3 GB: una RTX 4090 o RTX 3090, la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora |
| 4 bits | 0,7 GB: una RTX 4090 o RTX 3090, la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora |
Lo que hace falta para ajustarlo
QLoRA entrena adaptadores sobre un modelo congelado de 4 bits; LoRA, sobre uno de 16 bits, y el ajuste fino completo actualiza todos los pesos. Las cifras no incluyen las activaciones, que crecen con el tamaño del lote y la longitud de secuencia.
| Método | Memoria y configuración mínima |
|---|---|
| QLoRA | 0,8 GB: una RTX 4090 o RTX 3090, la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora |
| LoRA | 2,7 GB: una RTX 4090 o RTX 3090, la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora |
| Ajuste fino completo | 18 GB: una RTX 4090 o RTX 3090, la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora |
Sobre el modelo
De su ficha y sus archivos en Hugging Face. Las cifras de memoria siguen la guía de memoria de GPU.
- Parámetros
- 1.1B
- Ventana de contexto (tokens)
- 131,072
- Publicado en
- BF16
- Licencia
- other
- Fecha de publicación
- 2025-11-18
- Pesos
- tencent/HunyuanOCR
Despliégalo en Arrakis
Abre Models en la consola, 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. O ejecútalo tú mismo en cualquier máquina con suficiente memoria de GPU:
vllm serve tencent/HunyuanOCR --tensor-parallel-size 1
Preguntas
Los precios en tiempo real de todas las GPU están en la página de precios de GPU.
¿Cuánta memoria de GPU necesita HunyuanOCR?
¿Puedo ejecutar HunyuanOCR en una sola GPU?
¿Cuánto cuesta ejecutar HunyuanOCR?
¿Cómo despliego HunyuanOCR en Arrakis?
- Hy3299B
- MiniCPM5-1B1.1B
- Llama-3.2-1B-Instruct1.2B
- Llama-3.2-1B1.2B
- gemma-3-1b-it1.0B
- InternVL2-1B0.9B