AÇIK MODELLER / Görsel dil modelleri
InternVL3_5-14B-GGUF modelini bulut GPU'da çalıştır
InternVL3_5-14B-GGUF, lmstudio-community tarafından geliştirilen bir Görsel dil modelleri modeli. Ne kadar GPU belleği istediğini, bugün hangi GPU'lara sığdığını ve kendin çalıştırmanın maliyetini gör; ödeme saniye bazında.
Bugün sığdığı GPU'lar
Tahminimiz GGUF ağırlıklarla çıkarım için çalışma belleği dahil yaklaşık 12 GB. Gerçek kullanım çözünürlüğe, toplu iş boyutuna ve bağlam uzunluğuna bağlı.
| GPU | Bellek | Saatlik | 10 saat | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | $0.15 | $1.50 | Kirala |
| Titan Xp | 12 GB | $0.18 | $1.80 | Kirala |
| GTX TITAN X | 12 GB | $0.20 | $2.00 | Kirala |
| RTX 2060 | 12 GB | $0.20 | $2.00 | Kirala |
| Tesla V100 | 16 GB | $0.20 | $2.00 | Kirala |
Kataloğumuzdan canlı başlangıç fiyatları. Makine çalıştığı sürece saniye bazında ödersin.
InternVL3_5-14B-GGUF 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
Modeli indir ve çalıştır
Aşağıdaki komutları çalıştır. Ağırlıklar doğrudan Hugging Face'ten makinene iner.
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download lmstudio-community/InternVL3_5-14B-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000Neden kendin çalıştırmalısın?
Belge ve görsel anlamayı kendi GPU'nda çalıştır: görsel başına ücret yok, dosyalar makinende kalır.
Sorular
- InternVL3_5-14B-GGUF ne kadar GPU belleği ister?
- Tahminimize göre çıkarım için yaklaşık 12 GB (15B parametre). Yüksek çözünürlük, uzun bağlam ya da büyük toplu iş daha fazlasını ister.
- InternVL3_5-14B-GGUF çalıştırmak ne kadar tutar?
- RTX 3060 üzerinde saatlik $0.15'ten başlar, ödeme saniye bazında. On saat yaklaşık $1.50 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