goliath:120b-fp16 をクラウド GPU で動かす
goliath:120b-fp16 は Ollama による言語モデル（LLM）モデルです。必要な GPU メモリ、今日動かせる GPU、自分で動かした場合の費用（秒単位課金）を確認できます。
プロジェクトの説明： A language model created by combining two fine-tuned Llama 2 70B models into one.
A100 SXM4 をレンタル $3.24/時間から
パラメータ数
≈ 120B
必要な GPU メモリ
≈ 272 GB
ライセンス
—
ソース
Ollama
今日動かせる GPU
約 272 GB の GPU メモリ：モデルのダウンロード（既定で 4 ビット）と作業用メモリです。
| GPU | メモリ | 1 時間あたり | 10 時間 | |
|---|---|---|---|---|
| 4× A100 SXM4 | 320 GB | $3.24 | $32.40 | レンタル |
| 8× Q RTX 8000 | 360 GB | $4.32 | $43.20 | レンタル |
| 9× RTX 5090 | 288 GB | $8.10 | $81.00 | レンタル |
| 12× RTX 4090 | 288 GB | $8.88 | $88.80 | レンタル |
| 4× RTX PRO 6000 Max-Q | 384 GB | $9.12 | $91.20 | レンタル |
カタログのリアルタイム開始価格です。マシンが動いている間だけ秒単位で支払います。
goliath:120b-fp16 の動かし方
- 01
GPU をレンタル
上の GPU から 1 つ選びます。課金は秒単位で、マシンを停止すれば課金も止まります。
- 02
ターミナルか Jupyter を開く
SSH で接続するか、ブラウザで Jupyter を開きます。PyTorch と CUDA は準備済みです。
- 03
Ollama をインストールしてモデルを実行
下のコマンドを実行します。Ollama がモデルをダウンロードし、ポート 11434 で OpenAI 互換 API を提供します。
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run goliath:120b-fp16なぜ自分で動かすのか
自前の LLM サーバーならトークン課金もレート制限もなく、データも非公開のままです。メモリで GPU を選び、vLLM でモデルを提供しましょう。
よくある質問
- goliath:120b-fp16 にはどれくらいの GPU メモリが必要ですか？
- 推定では推論に約 272 GB（120B パラメータ）です。高解像度、長いコンテキスト、大きなバッチではさらに必要です。
- goliath:120b-fp16 を動かす費用は？
- 4× A100 SXM4 で 1 時間 $3.24 から、秒単位の課金です。10 時間で約 $32.40 です。
- サブスクリプションは必要ですか？
- いいえ。マシンが動いた時間分だけを USD 残高から支払います。終わったら停止してください。
自分の GPU で数分で試せます
GPU を選び、Jupyter か SSH を開いて、好きなオープンモデルを動かしましょう。秒単位の支払いで、いつでも停止できます。サブスクリプションも初期費用もありません。
- USD で秒単位の課金
- PyTorch と CUDA が数分で準備完了
- ChatGPT や Claude からもレンタル可能