نماذج مفتوحة / النماذج اللغوية (LLM)
شغّل gemma-2-9b على GPU سحابية
gemma-2-9b نموذج النماذج اللغوية (LLM) من google. اعرف كم يحتاج من ذاكرة GPU، وعلى أي وحدات GPU يعمل اليوم، وكم تكلفة تشغيله بنفسك مع الدفع بالثانية.
وحدات GPU التي يعمل عليها اليوم
تقديرنا نحو 24 غيغابايت للاستدلال بأوزان F32، بما في ذلك ذاكرة العمل. الاستهلاك الفعلي يعتمد على الدقة وحجم الدفعة وطول السياق. مع التكميم بـ 4 بت يحتاج نحو 8 غيغابايت.
| GPU | الذاكرة | بالساعة | 10 ساعات | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 | 24 GB | $0.35 | $3.50 | استئجار |
| Titan RTX | 24 GB | $0.40 | $4.00 | استئجار |
| RTX A5000 | 24 GB | $0.44 | $4.40 | استئجار |
| RTX PRO 4000 | 24 GB | $0.44 | $4.40 | استئجار |
| L4 | 24 GB | $0.48 | $4.80 | استئجار |
أسعار بداية مباشرة من الكتالوج. تدفع بالثانية ما دام الجهاز يعمل.
كيف تشغّل gemma-2-9b
- 01
استأجر GPU
اختر إحدى وحدات GPU أعلاه. الدفع بالثانية؛ أوقف الجهاز فيتوقف الدفع.
- 02
افتح الطرفية أو Jupyter
اتصل عبر SSH أو افتح Jupyter في متصفحك. PyTorch وCUDA جاهزان.
- 03
نزّل النموذج وشغّله
نفّذ الأوامر أدناه. تُنزَّل الأوزان مباشرة من Hugging Face إلى جهازك.
الوصول إلى هذا النموذج مقيّد: اقبل ترخيصه على Hugging Face ونفّذ huggingface-cli login قبل التنزيل.
pip install -U vllm
vllm serve google/gemma-2-9b --host 0.0.0.0 --port 8000لماذا تشغّله بنفسك؟
خادم LLM الخاص بك بلا فاتورة لكل رمز وبلا حد للطلبات، وتبقى بياناتك خاصة. اختر GPU حسب الذاكرة وقدّم النموذج عبر vLLM.
أسئلة
- كم يحتاج gemma-2-9b من ذاكرة GPU؟
- وفق تقديرنا نحو 24 غيغابايت للاستدلال (9.2B معامل). الدقة الأعلى أو السياق الأطول أو الدفعات الأكبر تحتاج أكثر.
- كم تكلفة تشغيل gemma-2-9b؟
- ابتداءً من $0.35 في الساعة على RTX 3090، مع الدفع بالثانية. عشر ساعات تكلف نحو $3.50.
- هل أحتاج إلى اشتراك؟
- لا. تدفع فقط مقابل وقت تشغيل جهازك من رصيدك بالدولار الأمريكي. أوقفه عندما تنتهي.
جرّبه على GPU خاصة بك خلال دقائق
اختر GPU، وافتح Jupyter أو SSH، وشغّل أي نموذج مفتوح. تدفع بالثانية ويمكنك الإيقاف في أي وقت؛ بلا اشتراك ولا رسوم إعداد.
- دفع بالثانية بالدولار الأمريكي
- PyTorch وCUDA جاهزان خلال دقائق
- استأجر أيضًا من ChatGPT أو Claude