نماذج مفتوحة / النماذج اللغوية (LLM)
شغّل granite3-guardian:8b على GPU سحابية
granite3-guardian:8b نموذج النماذج اللغوية (LLM) من Ollama. اعرف كم يحتاج من ذاكرة GPU، وعلى أي وحدات GPU يعمل اليوم، وكم تكلفة تشغيله بنفسك مع الدفع بالثانية.
من وصف المشروع: The IBM Granite Guardian 3.0 2B and 8B models are designed to detect risks in prompts and/or responses.
وحدات GPU التي يعمل عليها اليوم
نحو 8 غيغابايت من ذاكرة GPU: ملف النموذج (4 بت افتراضيًا) إضافة إلى ذاكرة العمل.
| GPU | الذاكرة | بالساعة | 10 ساعات | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1070 | 8 GB | $0.16 | $1.60 | استئجار |
| GTX 1070 Ti | 8 GB | $0.18 | $1.80 | استئجار |
| GTX 1080 | 8 GB | $0.18 | $1.80 | استئجار |
| Q RTX 4000 | 8 GB | $0.18 | $1.80 | استئجار |
| RTX 3060 | 12 GB | $0.18 | $1.80 | استئجار |
أسعار بداية مباشرة من الكتالوج. تدفع بالثانية ما دام الجهاز يعمل.
كيف تشغّل granite3-guardian:8b
- 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 granite3-guardian:8bلماذا تشغّله بنفسك؟
خادم LLM الخاص بك بلا فاتورة لكل رمز وبلا حد للطلبات، وتبقى بياناتك خاصة. اختر GPU حسب الذاكرة وقدّم النموذج عبر vLLM.
أسئلة
- كم يحتاج granite3-guardian:8b من ذاكرة GPU؟
- وفق تقديرنا نحو 8 غيغابايت للاستدلال (8B معامل). الدقة الأعلى أو السياق الأطول أو الدفعات الأكبر تحتاج أكثر.
- كم تكلفة تشغيل granite3-guardian:8b؟
- ابتداءً من $0.16 في الساعة على GTX 1070، مع الدفع بالثانية. عشر ساعات تكلف نحو $1.60.
- 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