AÇIK MODELLER / Görsel dil modelleri
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 modelini bulut GPU'da çalıştır
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8, meta-llama 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 F8_E4M3 ağırlıklarla çıkarım için çalışma belleği dahil yaklaşık 483 GB. Gerçek kullanım çözünürlüğe, toplu iş boyutuna ve bağlam uzunluğuna bağlı. 4-bit nicemlemeyle yaklaşık 291 GB yeter.
| GPU | Bellek | Saatlik | 10 saat | |
|---|---|---|---|---|
| 8× RTX PRO 6000 Max-Q | 768 GB | $15.44 | $154.40 | Kirala |
| 16× RTX 5090 | 512 GB | $16.16 | $161.60 | Kirala |
| 8× RTX PRO 6000 WS | 768 GB | $21.76 | $217.60 | Kirala |
| 8× RTX PRO 6000 S | 768 GB | $22.72 | $227.20 | Kirala |
| 8× A100 | 640 GB | $23.36 | $233.60 | Kirala |
Kataloğumuzdan canlı başlangıç fiyatları. Makine çalıştığı sürece saniye bazında ödersin.
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 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.
Bu model erişim onayı istiyor: indirmeden önce Hugging Face'te lisansını kabul et ve huggingface-cli login çalıştır.
pip install -U vllm
vllm serve meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 --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
- Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 ne kadar GPU belleği ister?
- Tahminimize göre çıkarım için yaklaşık 483 GB (402B parametre). Yüksek çözünürlük, uzun bağlam ya da büyük toplu iş daha fazlasını ister.
- Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 çalıştırmak ne kadar tutar?
- 8× RTX PRO 6000 Max-Q üzerinde saatlik $15.44'ten başlar, ödeme saniye bazında. On saat yaklaşık $154.40 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