# Requisitos de GPU do InternVL2-1B

O InternVL2-1B tem 0,9B parâmetros. Para servi-lo, conte com cerca de 2,3 GB de memória de GPU em 16 bits, 1,1 GB em 8 bits ou 0,6 GB em 4 bits, incluindo cerca de 20% para o cache KV e as ativações.

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

## O que é preciso para servi-lo

| Precisão | Memória e menor configuração |
|---|---|
| 16 bits | 2,3 GB: uma [RTX 4090](/pt/gpus/rtx-4090.html.md) ou [RTX 3090](/pt/gpus/rtx-3090.html.md), a RTX 3090 a partir de US$ 0,19 por GPU-hora |
| 8 bits | 1,1 GB: uma [RTX 4090](/pt/gpus/rtx-4090.html.md) ou [RTX 3090](/pt/gpus/rtx-3090.html.md), a RTX 3090 a partir de US$ 0,19 por GPU-hora |
| 4 bits | 0,6 GB: uma [RTX 4090](/pt/gpus/rtx-4090.html.md) ou [RTX 3090](/pt/gpus/rtx-3090.html.md), a RTX 3090 a partir de US$ 0,19 por GPU-hora |

## O que é preciso para fazer ajuste fino

| Método | Memória e menor configuração |
|---|---|
| QLoRA | 0,7 GB: uma [RTX 4090](/pt/gpus/rtx-4090.html.md) ou [RTX 3090](/pt/gpus/rtx-3090.html.md), a RTX 3090 a partir de US$ 0,19 por GPU-hora |
| LoRA | 2,3 GB: uma [RTX 4090](/pt/gpus/rtx-4090.html.md) ou [RTX 3090](/pt/gpus/rtx-3090.html.md), a RTX 3090 a partir de US$ 0,19 por GPU-hora |
| Ajuste fino completo | 15 GB: uma [RTX 4090](/pt/gpus/rtx-4090.html.md) ou [RTX 3090](/pt/gpus/rtx-3090.html.md), a RTX 3090 a partir de US$ 0,19 por GPU-hora |

## Sobre o modelo

| | |
|---|---|
| Parâmetros | `0.9B` |
| Publicado em | `BF16` |
| Licença | `mit` |
| Data de lançamento | `2024-07-08` |
| Pesos | [OpenGVLab/InternVL2-1B](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-1B) |

## Sirva você mesmo

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

## Perguntas

**Quanta memória de GPU o InternVL2-1B precisa?** Para servi-lo, cerca de 2 GB em 16 bits, 1 GB em 8 bits e 1 GB em 4 bits, incluindo cerca de 20% para o cache KV e as ativações. Para fazer ajuste fino, cerca de 1 GB com QLoRA, 2 GB com LoRA e 15 GB para ajuste fino completo com Adam, sem contar as ativações.

**Posso rodar o InternVL2-1B em uma única GPU?** Sim. Em 16 bits ele precisa de cerca de 2,3 GB, que cabem em uma RTX 4090 ou RTX 3090.

**Quanto custa rodar o InternVL2-1B?** Em 16 bits ele precisa de uma RTX 4090 ou RTX 3090; em 4 bits, de uma RTX 4090 ou RTX 3090. Cada configuração desta página mostra o menor preço por GPU-hora na Arrakis agora, e você paga por hora a partir de um saldo pré-pago.

**Como implanto o InternVL2-1B na Arrakis?** Abra Models no console da Arrakis, cole OpenGVLab/InternVL2-1B, escolha vLLM, SGLang ou llama.cpp e alugue uma GPU em que ele caiba. Você recebe um endpoint compatível com OpenAI com sua própria chave de API, e SSH root na máquina.


Mais modelos: [/models](/pt/models.html.md).