corehu
استأجر GPU

نماذج مفتوحة / النماذج اللغوية (LLM)

شغّل hermes3:405b على GPU سحابية

hermes3:405b 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: Hermes 3 is the latest version of the flagship Hermes series of LLMs by Nous Research

استأجر B300 ابتداءً من $17.06/ساعة
المعاملات
≈ 405B
ذاكرة GPU المطلوبة
≈ 265 GB
الترخيص
—
المصدر
Ollama

وحدات GPU التي يعمل عليها اليوم

نحو 265 غيغابايت من ذاكرة GPU: ملف النموذج (4 بت افتراضيًا) إضافة إلى ذاكرة العمل.

GPUالذاكرةبالساعة10 ساعات
B300269 GB$17.06$170.60استئجار

أسعار بداية مباشرة من الكتالوج. تدفع بالثانية ما دام الجهاز يعمل.

كيف تشغّل hermes3:405b

  1. 01

    استأجر GPU

    اختر إحدى وحدات GPU أعلاه. الدفع بالثانية؛ أوقف الجهاز فيتوقف الدفع.

  2. 02

    افتح الطرفية أو Jupyter

    اتصل عبر SSH أو افتح Jupyter في متصفحك. PyTorch وCUDA جاهزان.

  3. 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 hermes3:405b

لماذا 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 hermes3:405b من ذاكرة GPU؟
وفق تقديرنا نحو 265 غيغابايت للاستدلال (405B معامل). الدقة الأعلى أو السياق الأطول أو الدفعات الأكبر تحتاج أكثر.
كم تكلفة تشغيل hermes3:405b؟
ابتداءً من $17.06 في الساعة على B300، مع الدفع بالثانية. عشر ساعات تكلف نحو $170.60.
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

نماذج النماذج اللغوية (LLM) مشابهة