Você não precisa de uma GPU em casa pra testar um modelo grande. Dá pra alugar por hora, rodar o que precisa e desligar. Aqui vai um checklist direto, sem enrolação. (Os preços vêm da página oficial da RunPod, conferidos em 27/10/2026, e mudam.)
1. Escolha a GPU pelo tamanho do modelo
A regra prática é olhar a VRAM. Na tabela de pods da RunPod:
| GPU | VRAM | Preço/hora |
|---|---|---|
| RTX 3090 | 24 GB | US$ 0,50 |
| RTX 4090 | 24 GB | US$ 0,89 |
| A100 | 80 GB | US$ 1,79 |
| H100 PCIe | 80 GB | US$ 2,89 |
Modelos de 7B a 13B quantizados cabem em 24 GB. Modelos de 70B quantizados precisam de mais, tipo 80 GB.
2. Confira a GPU assim que o pod subir
nvidia-smi
Se aparecer o nome da placa e a VRAM livre, tá tudo certo.
3. Rode um modelo com Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama3.1:8b
ollama run llama3.1:8b "Explique o que é VRAM em duas frases"
Em outro terminal, veja a placa trabalhando:
watch -n 1 nvidia-smi
4. Ou suba uma API compatível com OpenAI (vLLM)
pip install vllm
vllm serve Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct --port 8000
curl http://localhost:8000/v1/models
5. Desligue tudo no final
Pod ligado é dinheiro saindo. Parou de usar, pare o pod. Lembre também que disco (volume) tem cobrança própria, mesmo com o pod parado: na tabela, volume ocioso custa US$ 0,20/GB/mês.
GPU por hora ou VPS?
IA no ar o dia inteiro (chatbot, automação): uma VPS sai mais previsível, mas sem GPU roda só modelo pequeno. Teste, treino e modelo grande por poucas horas: GPU por hora. Montei o passo a passo da versão VPS neste outro post: https://dev.to/nuvemdev
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