OFFENE MODELLE / Sprachmodelle (LLM)
deepseek-coder:33b auf einer Cloud-GPU ausführen
deepseek-coder:33b ist ein Sprachmodelle (LLM)-Modell von Ollama. Sehen Sie, wie viel GPU-Speicher es braucht, auf welche GPUs es heute passt und was der eigene Betrieb kostet, sekundengenau abgerechnet.
Aus dem Projekt: DeepSeek Coder is a capable coding model trained on two trillion code and natural language tokens.
GPUs, auf die es heute passt
Etwa 23 GB GPU-Speicher: der Modell-Download (standardmäßig 4 Bit) plus Arbeitsspeicher.
| GPU | Speicher | Pro Stunde | 10 Stunden | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 | 24 GB | $0.39 | $3.90 | Mieten |
| Titan RTX | 24 GB | $0.40 | $4.00 | Mieten |
| RTX A5000 | 24 GB | $0.42 | $4.20 | Mieten |
| A10 | 24 GB | $0.43 | $4.30 | Mieten |
| RTX PRO 4000 | 24 GB | $0.45 | $4.50 | Mieten |
Live-Startpreise aus unserem Katalog. Sie zahlen sekundengenau, solange die Maschine läuft.
So führen Sie deepseek-coder:33b 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
Ollama installieren und das Modell starten
Führen Sie die Befehle unten aus. Ollama lädt das Modell und stellt eine OpenAI-kompatible API auf Port 11434 bereit.
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run deepseek-coder:33bWarum 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 deepseek-coder:33b?
- Nach unserer Schätzung etwa 23 GB für Inferenz (33B Parameter). Höhere Auflösung, längerer Kontext oder größere Batches brauchen mehr.
- Was kostet der Betrieb von deepseek-coder:33b?
- Ab $0.39 pro Stunde auf RTX 3090, sekundengenau abgerechnet. Zehn Stunden kosten etwa $3.90.
- 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