نماذج مفتوحة / نماذج الرؤية واللغة
شغّل llama4:128x17b على GPU سحابية
llama4:128x17b 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: Meta's latest collection of multimodal models.
وحدات GPU التي يعمل عليها اليوم
نحو 283 غيغابايت من ذاكرة GPU: ملف النموذج (4 بت افتراضيًا) إضافة إلى ذاكرة العمل.
| GPU | الذاكرة | بالساعة | 10 ساعات | |
|---|---|---|---|---|
| 4× A100 SXM4 | 320 GB | $3.00 | $30.00 | استئجار |
| 8× Q RTX 8000 | 360 GB | $4.32 | $43.20 | استئجار |
| 4× RTX PRO 6000 Max-Q | 384 GB | $7.72 | $77.20 | استئجار |
| 9× RTX 5090 | 288 GB | $9.09 | $90.90 | استئجار |
| 8× L40S | 384 GB | $9.20 | $92.00 | استئجار |
أسعار بداية مباشرة من الكتالوج. تدفع بالثانية ما دام الجهاز يعمل.
كيف تشغّل llama4:128x17b
- 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 llama4:128x17bلماذا تشغّله بنفسك؟
شغّل فهم المستندات والصور على GPU خاصة بك: بلا رسوم لكل صورة، وتبقى الملفات على جهازك.
أسئلة
- كم يحتاج llama4:128x17b من ذاكرة GPU؟
- وفق تقديرنا نحو 283 غيغابايت للاستدلال (? معامل). الدقة الأعلى أو السياق الأطول أو الدفعات الأكبر تحتاج أكثر.
- كم تكلفة تشغيل llama4:128x17b؟
- ابتداءً من $3.00 في الساعة على 4× A100 SXM4، مع الدفع بالثانية. عشر ساعات تكلف نحو $30.00.
- 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