نماذج مفتوحة / نماذج الرؤية واللغة
شغّل gemma4:31b على GPU سحابية
gemma4:31b نموذج نماذج الرؤية واللغة من Ollama. اعرف كم يحتاج من ذاكرة GPU، وعلى أي وحدات GPU يعمل اليوم، وكم تكلفة تشغيله بنفسك مع الدفع بالثانية.
من وصف المشروع: Gemma 4 models are designed to deliver frontier-level performance at each size. They are well-suited for reasoning, agentic workflows, coding, and multimodal understanding.
وحدات GPU التي يعمل عليها اليوم
نحو 24 غيغابايت من ذاكرة GPU: ملف النموذج (4 بت افتراضيًا) إضافة إلى ذاكرة العمل.
| GPU | الذاكرة | بالساعة | 10 ساعات | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 | 24 GB | $0.36 | $3.60 | استئجار |
| Titan RTX | 24 GB | $0.40 | $4.00 | استئجار |
| A10 | 24 GB | $0.43 | $4.30 | استئجار |
| RTX A5000 | 24 GB | $0.43 | $4.30 | استئجار |
| RTX PRO 4000 | 24 GB | $0.45 | $4.50 | استئجار |
أسعار بداية مباشرة من الكتالوج. تدفع بالثانية ما دام الجهاز يعمل.
كيف تشغّل gemma4:31b
- 01
استأجر GPU
اختر إحدى وحدات GPU أعلاه. الدفع بالثانية؛ أوقف الجهاز فيتوقف الدفع.
- 02
افتح الطرفية أو Jupyter
اتصل عبر SSH أو افتح Jupyter في متصفحك. PyTorch وCUDA جاهزان.
- 03
ثبّت Ollama وشغّل النموذج
نفّذ الأوامر أدناه. ينزّل Ollama النموذج ويقدّم واجهة متوافقة مع OpenAI على المنفذ 11434.
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run gemma4:31bلماذا تشغّله بنفسك؟
شغّل فهم المستندات والصور على GPU خاصة بك: بلا رسوم لكل صورة، وتبقى الملفات على جهازك.
أسئلة
- كم يحتاج gemma4:31b من ذاكرة GPU؟
- وفق تقديرنا نحو 24 غيغابايت للاستدلال (31B معامل). الدقة الأعلى أو السياق الأطول أو الدفعات الأكبر تحتاج أكثر.
- كم تكلفة تشغيل gemma4:31b؟
- ابتداءً من $0.36 في الساعة على RTX 3090، مع الدفع بالثانية. عشر ساعات تكلف نحو $3.60.
- هل أحتاج إلى اشتراك؟
- لا. تدفع فقط مقابل وقت تشغيل جهازك من رصيدك بالدولار الأمريكي. أوقفه عندما تنتهي.
جرّبه على GPU خاصة بك خلال دقائق
اختر GPU، وافتح Jupyter أو SSH، وشغّل أي نموذج مفتوح. تدفع بالثانية ويمكنك الإيقاف في أي وقت؛ بلا اشتراك ولا رسوم إعداد.
- دفع بالثانية بالدولار الأمريكي
- PyTorch وCUDA جاهزان خلال دقائق
- استأجر أيضًا من ChatGPT أو Claude