OFFENE MODELLE / Sprachmodelle (LLM)
dolphin-mistral:7b auf einer Cloud-GPU ausführen
dolphin-mistral:7b 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: The uncensored Dolphin model based on Mistral that excels at coding tasks. Updated to version 2.8.
GPUs, auf die es heute passt
Etwa 6 GB GPU-Speicher: der Modell-Download (standardmäßig 4 Bit) plus Arbeitsspeicher.
| GPU | Speicher | Pro Stunde | 10 Stunden | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1660 S | 6 GB | $0.11 | $1.10 | Mieten |
| GTX 1070 | 8 GB | $0.14 | $1.40 | Mieten |
| GTX 1660 | 6 GB | $0.14 | $1.40 | Mieten |
| RTX 3060 | 12 GB | $0.14 | $1.40 | Mieten |
| RTX A2000 | 6 GB | $0.15 | $1.50 | Mieten |
Live-Startpreise aus unserem Katalog. Sie zahlen sekundengenau, solange die Maschine läuft.
So führen Sie dolphin-mistral:7b 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 dolphin-mistral:7bWarum 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 dolphin-mistral:7b?
- Nach unserer Schätzung etwa 6 GB für Inferenz (7B Parameter). Höhere Auflösung, längerer Kontext oder größere Batches brauchen mehr.
- Was kostet der Betrieb von dolphin-mistral:7b?
- Ab $0.11 pro Stunde auf GTX 1660 S, sekundengenau abgerechnet. Zehn Stunden kosten etwa $1.10.
- 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