AÇIK MODELLER / Dil modelleri (LLM)
Kimi-K2-Instruct-0905 modelini bulut GPU'da çalıştır
Kimi-K2-Instruct-0905, moonshotai tarafından geliştirilen bir Dil modelleri (LLM) 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 1233 GB. Gerçek kullanım çözünürlüğe, toplu iş boyutuna ve bağlam uzunluğuna bağlı. 4-bit nicemlemeyle yaklaşık 741 GB yeter.
Kataloğumuzdan canlı başlangıç fiyatları. Makine çalıştığı sürece saniye bazında ödersin.
Kimi-K2-Instruct-0905 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 moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905 --host 0.0.0.0 --port 8000Neden kendin çalıştırmalısın?
Kendi LLM sunucunda belirteç başına fatura ve hız sınırı yok, verin gizli kalır. Belleğe göre GPU seç, modeli vLLM ile sun.
Sorular
- Kimi-K2-Instruct-0905 ne kadar GPU belleği ister?
- Tahminimize göre çıkarım için yaklaşık 1233 GB (1026B parametre). Yüksek çözünürlük, uzun bağlam ya da büyük toplu iş daha fazlasını ister.
- Kimi-K2-Instruct-0905 çalıştırmak ne kadar tutar?
- 16× A100 üzerinde saatlik $42.56'ten başlar, ödeme saniye bazında. On saat yaklaşık $425.60 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