AÇIK MODELLER / Dil modelleri (LLM)
zero-to-sglang modelini bulut GPU'da çalıştır
zero-to-sglang, datawhalechina tarafından geliştirilen bir Dil modelleri (LLM) modeli. Ne kadar GPU belleği istediğini, bugün hangi GPU'lara sığdığını ve kendin çalıştırmanın maliyetini gör; ödeme saniye bazında.
Projeden: Official SGLang x Datawhale course on LLM inference: understand inference, build a mini-sglang from scratch, then read the real SGLang source and land your first PR. Available in English and Chinese.
Bugün sığdığı GPU'lar
Bu tür bir uygulamanın tipik GPU belleği: yaklaşık 16 GB. Daha büyük modeller ve yüksek çözünürlük daha fazlasını ister.
| GPU | Bellek | Saatlik | 10 saat | |
|---|---|---|---|---|
| RTX A4000 | 16 GB | $0.19 | $1.90 | Kirala |
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.20 | $2.00 | Kirala |
| RTX 5060 Ti | 16 GB | $0.20 | $2.00 | Kirala |
| Tesla V100 | 16 GB | $0.22 | $2.20 | Kirala |
| Q RTX 5000 | 16 GB | $0.24 | $2.40 | Kirala |
Kataloğumuzdan canlı başlangıç fiyatları. Makine çalıştığı sürece saniye bazında ödersin.
zero-to-sglang nasıl çalıştırılır
- 01
GPU kirala
Yukarıdaki GPU'lardan birini seç. Ödeme saniye bazında; makineyi durdurunca ödeme de durur.
- 02
Terminali ya da Jupyter'i aç
SSH ile bağlan ya da Jupyter'i tarayıcında aç. PyTorch ve CUDA hazır.
- 03
Uygulamayı klonla ve README'yi izle
Aşağıdaki komutları çalıştır, sonra projenin README dosyasını izle. Çoğu uygulama makinenin portlarından açabileceğin bir web arayüzü başlatır.
git clone https://github.com/datawhalechina/zero-to-sglang.git
cd zero-to-sglangNeden kendin çalıştırmalısın?
Kendi LLM sunucunda belirteç başına fatura ve hız sınırı yok, verin gizli kalır. Belleğe göre GPU seç, modeli vLLM ile sun.
Sorular
- zero-to-sglang ne kadar GPU belleği ister?
- Tahminimize göre çıkarım için yaklaşık 16 GB (? parametre). Yüksek çözünürlük, uzun bağlam ya da büyük toplu iş daha fazlasını ister.
- zero-to-sglang çalıştırmak ne kadar tutar?
- RTX A4000 üzerinde saatlik $0.19'ten başlar, ödeme saniye bazında. On saat yaklaşık $1.90 tutar.
- Abonelik gerekir mi?
- Hayır. Yalnız makinenin çalıştığı süreyi USD bakiyenden ödersin. İşin bitince durdur.
Kendi GPU'nda dakikalar içinde dene
Bir GPU seç, Jupyter'i ya da SSH'yi aç ve istediğin açık modeli çalıştır. Saniye bazında ödersin, istediğin an durdurursun; abonelik ve kurulum ücreti yok.
- USD ile saniye bazında ödeme
- PyTorch ve CUDA dakikalar içinde hazır
- ChatGPT ya da Claude'dan da kiralayabilirsin