Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF をクラウド GPU で動かす
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF は MaziyarPanahi による言語モデル（LLM）モデルです。必要な GPU メモリ、今日動かせる GPU、自分で動かした場合の費用（秒単位課金）を確認できます。
RTX 3060 をレンタル $0.18/時間から
パラメータ数
12B
必要な GPU メモリ
≈ 10 GB
ライセンス
—
ダウンロード数
31,111
更新日 2024/07/22
今日動かせる GPU
GGUF の重みで推論する場合、作業用メモリを含めて約 10 GB と見積もっています。実際の使用量は解像度、バッチサイズ、コンテキスト長によって変わります。
| GPU | メモリ | 1 時間あたり | 10 時間 | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | $0.18 | $1.80 | レンタル |
| Titan Xp | 12 GB | $0.18 | $1.80 | レンタル |
| GTX 1080 Ti | 11 GB | $0.20 | $2.00 | レンタル |
| GTX TITAN X | 12 GB | $0.20 | $2.00 | レンタル |
| RTX 2060 | 12 GB | $0.20 | $2.00 | レンタル |
カタログのリアルタイム開始価格です。マシンが動いている間だけ秒単位で支払います。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF の動かし方
- 01
GPU をレンタル
上の GPU から 1 つ選びます。課金は秒単位で、マシンを停止すれば課金も止まります。
- 02
ターミナルか Jupyter を開く
SSH で接続するか、ブラウザで Jupyter を開きます。PyTorch と CUDA は準備済みです。
- 03
モデルをダウンロードして実行
下のコマンドを実行します。重みは Hugging Face からマシンへ直接ダウンロードされます。
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download MaziyarPanahi/Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000なぜ自分で動かすのか
自前の LLM サーバーならトークン課金もレート制限もなく、データも非公開のままです。メモリで GPU を選び、vLLM でモデルを提供しましょう。
よくある質問
- Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF にはどれくらいの GPU メモリが必要ですか？
- 推定では推論に約 10 GB（12B パラメータ）です。高解像度、長いコンテキスト、大きなバッチではさらに必要です。
- Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF を動かす費用は？
- RTX 3060 で 1 時間 $0.18 から、秒単位の課金です。10 時間で約 $1.80 です。
- サブスクリプションは必要ですか？
- いいえ。マシンが動いた時間分だけを USD 残高から支払います。終わったら停止してください。
自分の GPU で数分で試せます
GPU を選び、Jupyter か SSH を開いて、好きなオープンモデルを動かしましょう。秒単位の支払いで、いつでも停止できます。サブスクリプションも初期費用もありません。
- USD で秒単位の課金
- PyTorch と CUDA が数分で準備完了
- ChatGPT や Claude からもレンタル可能