ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Языковые модели (LLM)
Запустите kimi-k3-in-c на облачном GPU
kimi-k3-in-c — модель от FareedKhan-dev для задачи «Языковые модели (LLM)». Узнайте, сколько видеопамяти ей нужно, на какие GPU она помещается сегодня и сколько стоит запустить её самому, с посекундной оплатой.
Из описания проекта: A 2.78-trillion-parameter Kimi K3 running inference on a single CPU in 8.24 GB of RAM. Portable C99: no BLAS, no framework, no GPU.
GPU, на которые она помещается сегодня
Типичный объём видеопамяти для такого приложения: около 16 ГБ. Более крупные модели и высокое разрешение потребуют больше.
| GPU | Память | В час | 10 часов | |
|---|---|---|---|---|
| RTX A4000 | 16 GB | $0.19 | $1.90 | Арендовать |
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.20 | $2.00 | Арендовать |
| RTX 5060 Ti | 16 GB | $0.20 | $2.00 | Арендовать |
| Tesla V100 | 16 GB | $0.22 | $2.20 | Арендовать |
| Q RTX 5000 | 16 GB | $0.24 | $2.40 | Арендовать |
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить kimi-k3-in-c
- 01
Арендуйте GPU
Выберите один из GPU выше. Оплата посекундная: остановили машину — оплата прекратилась.
- 02
Откройте терминал или Jupyter
Подключитесь по SSH или откройте Jupyter в браузере. PyTorch и CUDA уже готовы.
- 03
Клонируйте приложение и следуйте README
Выполните команды ниже, затем следуйте README проекта. Большинство приложений запускают веб-интерфейс, который можно открыть через порты машины.
git clone https://github.com/FareedKhan-dev/kimi-k3-in-c.git
cd kimi-k3-in-cЗачем запускать самому?
У собственного LLM-сервера нет оплаты за токены и лимитов запросов, а данные остаются приватными. Выберите GPU по памяти и разверните модель через vLLM.
Вопросы
- Сколько видеопамяти нужно kimi-k3-in-c?
- По нашей оценке, около 16 ГБ для инференса (? параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
- Сколько стоит запуск kimi-k3-in-c?
- От $0.19 в час на RTX A4000, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $1.90.
- Нужна ли подписка?
- Нет. Вы платите только за время работы машины из своего баланса в USD. Остановите её, когда закончите.
Попробуйте на своём GPU за несколько минут
Выберите GPU, откройте Jupyter или SSH и запустите любую открытую модель. Вы платите посекундно и можете остановить машину в любой момент; без подписки и платы за подключение.
- Посекундная оплата в USD
- PyTorch и CUDA готовы за минуты
- Арендуйте и через ChatGPT или Claude