Dark-Moon をクラウド GPU で動かす
Dark-Moon は ASCIT31 による言語モデル（LLM）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。
プロジェクトの説明： Open-source autonomous AI penetration testing. 50 specialist agents across web, API, cloud, Active Directory, Kubernetes, CI/CD and AI/LLM (OWASP LLM Top 10). Runs on a local LLM behind a Privacy Gateway. Integrates with GitHub, GitLab, Jenkins, VS Code, JetBrains, n8n, Grafana & Splunk.
今日動かせる GPU
この種のアプリの一般的な GPU メモリ：約 16 GB。大きなモデルや高解像度ではさらに必要です。
| GPU | メモリ | 1 時間あたり | 10 時間 | |
|---|---|---|---|---|
| RTX A4000 | 16 GB | $0.19 | $1.90 | レンタル |
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.20 | $2.00 | レンタル |
| RTX 5060 Ti | 16 GB | $0.20 | $2.00 | レンタル |
| Tesla V100 | 16 GB | $0.22 | $2.20 | レンタル |
| Q RTX 5000 | 16 GB | $0.24 | $2.40 | 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。
Dark-Moon 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
アプリをクローンして README に従う
下のコマンドを実行し、プロジェクトの README に従ってください。多くのアプリはマシンのポートから開ける Web 画面を起動します。
git clone https://github.com/ASCIT31/Dark-Moon.git
cd Dark-Moonなぜ自分で動かすのか
自前の LLM サーバーならトークン課金もレート制限もなく、データも非公開のままです。メモリで GPU を選び、vLLM でモデルを提供しましょう。
よくある質問
- Dark-Moon 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 16 GB（? 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。
- Dark-Moon を動かす費用は？
- RTX A4000 で 1 時間 $0.19 から、秒単位の課金です。10 時間で約 $1.90 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