OFFENE MODELLE / Sprachmodelle (LLM)
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-MLX-6bit auf einer Cloud-GPU ausführen
NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-MLX-6bit ist ein Sprachmodelle (LLM)-Modell von lmstudio-community. Sehen Sie, wie viel GPU-Speicher es braucht, auf welche GPUs es heute passt und was der eigene Betrieb kostet, sekundengenau abgerechnet.
GPUs, auf die es heute passt
Unsere Schätzung: etwa 18 GB für Inferenz mit U32-Gewichten, inklusive Arbeitsspeicher. Der echte Bedarf hängt von Auflösung, Batchgröße und Kontextlänge ab. Mit 4-Bit-Quantisierung reichen etwa 6 GB.
| GPU | Speicher | Pro Stunde | 10 Stunden | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.25 | $2.50 | Mieten |
| Tesla P40 | 24 GB | $0.27 | $2.70 | Mieten |
| RTX 4000Ada | 20 GB | $0.39 | $3.90 | Mieten |
| RTX 3090 | 24 GB | $0.41 | $4.10 | Mieten |
| RTX 3090 Ti | 24 GB | $0.45 | $4.50 | Mieten |
Live-Startpreise aus unserem Katalog. Sie zahlen sekundengenau, solange die Maschine läuft.
So führen Sie NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-MLX-6bit aus
- 01
GPU mieten
Wählen Sie eine der GPUs oben. Abrechnung pro Sekunde; stoppen Sie die Maschine, endet die Abrechnung.
- 02
Terminal oder Jupyter öffnen
Verbinden Sie sich per SSH oder öffnen Sie Jupyter im Browser. PyTorch und CUDA sind bereit.
- 03
Modell laden und starten
Führen Sie die Befehle unten aus. Die Gewichte kommen direkt von Hugging Face auf Ihre Maschine.
pip install -U vllm
vllm serve lmstudio-community/NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-MLX-6bit --host 0.0.0.0 --port 8000Warum selbst betreiben?
Ihr eigener LLM-Server hat keine Kosten pro Token und kein Ratenlimit, und Ihre Daten bleiben privat. Wählen Sie die GPU nach Speicher und stellen Sie das Modell mit vLLM bereit.
Fragen
- Wie viel GPU-Speicher braucht NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-MLX-6bit?
- Nach unserer Schätzung etwa 18 GB für Inferenz (6.9B Parameter). Höhere Auflösung, längerer Kontext oder größere Batches brauchen mehr.
- Was kostet der Betrieb von NVIDIA-Nemotron-3-Nano-30B-A3B-MLX-6bit?
- Ab $0.25 pro Stunde auf RTX 2080 Ti, sekundengenau abgerechnet. Zehn Stunden kosten etwa $2.50.
- Brauche ich ein Abo?
- Nein. Sie zahlen nur die Laufzeit Ihrer Maschine aus Ihrem USD-Guthaben. Stoppen Sie sie, wenn Sie fertig sind.
Testen Sie es in wenigen Minuten auf Ihrer eigenen GPU
Wählen Sie eine GPU, öffnen Sie Jupyter oder SSH und führen Sie jedes offene Modell aus. Sie zahlen sekundengenau und können jederzeit stoppen; kein Abo, keine Einrichtungsgebühr.
- Sekundengenaue Abrechnung in USD
- PyTorch und CUDA in Minuten bereit
- Auch über ChatGPT oder Claude mieten