Fx-Bio-1031 をクラウド GPU で動かす
Fx-Bio-1031 は endless-frontier による視覚言語モデルモデルです。必要な GPU メモリ、今日動かせる GPU、自分で動かした場合の費用（秒単位課金）を確認できます。
RTX PRO 6000 S をレンタル $12.15/時間から
パラメータ数
180B
必要な GPU メモリ
≈ 433 GB
ライセンス
—
ダウンロード数
4,482
更新日 2026/11/01
今日動かせる GPU
BF16 の重みで推論する場合、作業用メモリを含めて約 433 GB と見積もっています。実際の使用量は解像度、バッチサイズ、コンテキスト長によって変わります。 4 ビット量子化なら約 131 GB で動きます。
| GPU | メモリ | 1 時間あたり | 10 時間 | |
|---|---|---|---|---|
| 5× RTX PRO 6000 S | 480 GB | $12.15 | $121.50 | レンタル |
| 16× RTX 5090 | 512 GB | $14.40 | $144.00 | レンタル |
| 8× RTX PRO 6000 WS | 768 GB | $18.88 | $188.80 | レンタル |
| 8× A100 | 640 GB | $21.28 | $212.80 | レンタル |
| 4× H200 NVL | 560 GB | $21.32 | $213.20 | レンタル |
カタログのリアルタイム開始価格です。マシンが動いている間だけ秒単位で支払います。
Fx-Bio-1031 の動かし方
- 01
GPU をレンタル
上の GPU から 1 つ選びます。課金は秒単位で、マシンを停止すれば課金も止まります。
- 02
ターミナルか Jupyter を開く
SSH で接続するか、ブラウザで Jupyter を開きます。PyTorch と CUDA は準備済みです。
- 03
モデルをダウンロードして実行
下のコマンドを実行します。重みは Hugging Face からマシンへ直接ダウンロードされます。
pip install -U vllm
vllm serve endless-frontier/Fx-Bio-1031 --host 0.0.0.0 --port 8000なぜ自分で動かすのか
文書や画像の理解を自分の GPU で動かせます。画像ごとの料金はなく、ファイルは自分のマシンに残ります。
よくある質問
- Fx-Bio-1031 にはどれくらいの GPU メモリが必要ですか？
- 推定では推論に約 433 GB（180B パラメータ）です。高解像度、長いコンテキスト、大きなバッチではさらに必要です。
- Fx-Bio-1031 を動かす費用は？
- 5× RTX PRO 6000 S で 1 時間 $12.15 から、秒単位の課金です。10 時間で約 $121.50 です。
- サブスクリプションは必要ですか？
- いいえ。マシンが動いた時間分だけを USD 残高から支払います。終わったら停止してください。
自分の GPU で数分で試せます
GPU を選び、Jupyter か SSH を開いて、好きなオープンモデルを動かしましょう。秒単位の支払いで、いつでも停止できます。サブスクリプションも初期費用もありません。
- USD で秒単位の課金
- PyTorch と CUDA が数分で準備完了
- ChatGPT や Claude からもレンタル可能