AÇIK MODELLER / Görsel dil modelleri
Qwen3-VL-8B-Instruct-MLX-5bit modelini bulut GPU'da çalıştır
Qwen3-VL-8B-Instruct-MLX-5bit, 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 BF16 ağırlıklarla çıkarım için çalışma belleği dahil yaklaşık 21 GB. Gerçek kullanım çözünürlüğe, toplu iş boyutuna ve bağlam uzunluğuna bağlı. 4-bit nicemlemeyle yaklaşık 7 GB yeter.
| GPU | Bellek | Saatlik | 10 saat | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.24 | $2.40 | Kirala |
| Tesla P40 | 24 GB | $0.27 | $2.70 | Kirala |
| RTX 3090 | 24 GB | $0.41 | $4.10 | Kirala |
| Titan RTX | 24 GB | $0.45 | $4.50 | Kirala |
| RTX 3090 Ti | 24 GB | $0.47 | $4.70 | Kirala |
Kataloğumuzdan canlı başlangıç fiyatları. Makine çalıştığı sürece saniye bazında ödersin.
Qwen3-VL-8B-Instruct-MLX-5bit 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 vllm
vllm serve lmstudio-community/Qwen3-VL-8B-Instruct-MLX-5bit --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
- Qwen3-VL-8B-Instruct-MLX-5bit ne kadar GPU belleği ister?
- Tahminimize göre çıkarım için yaklaşık 21 GB (8B parametre). Yüksek çözünürlük, uzun bağlam ya da büyük toplu iş daha fazlasını ister.
- Qwen3-VL-8B-Instruct-MLX-5bit çalıştırmak ne kadar tutar?
- RTX 2080 Ti üzerinde saatlik $0.24'ten başlar, ödeme saniye bazında. On saat yaklaşık $2.40 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