Codewhale をクラウド GPU で動かす
Codewhale は codewhale-hq 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： An open-source coding agent for your terminal, written in Rust. It works with any model, can split one task across several agents, and every line of it is yours to read.
RTX A4000 をレンタル $0.19/時間から
パラメータ数
—
必要な GPU メモリ
≈ 16 GB
ライセンス
MIT
GitHub スター
41,179
更新日 2026/11/15
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。
Codewhale 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/codewhale-hq/Codewhale.git
cd Codewhale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
- Codewhale 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。
- Codewhale 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