ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Визуально-языковые модели
Запустите llava:34b на облачном GPU
llava:34b — модель от Ollama для задачи «Визуально-языковые модели». Узнайте, сколько видеопамяти ей нужно, на какие GPU она помещается сегодня и сколько стоит запустить её самому, с посекундной оплатой.
Из описания проекта: 🌋 LLaVA is a novel end-to-end trained large multimodal model that combines a vision encoder and Vicuna for general-purpose visual and language understanding. Updated to version 1.6.
GPU, на которые она помещается сегодня
Около 25 ГБ видеопамяти: файл модели (по умолчанию 4 бита) плюс рабочая память.
| GPU | Память | В час | 10 часов | |
|---|---|---|---|---|
| Q RTX 8000 | 45 GB | $0.48 | $4.80 | Арендовать |
| CMP 170HX | 64 GB | $0.62 | $6.20 | Арендовать |
| RTX 5000Ada | 32 GB | $0.69 | $6.90 | Арендовать |
| GB10 | 119 GB | $0.71 | $7.10 | Арендовать |
| A100 SXM4 | 80 GB | $0.72 | $7.20 | Арендовать |
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить llava:34b
- 01
Арендуйте GPU
Выберите один из GPU выше. Оплата посекундная: остановили машину — оплата прекратилась.
- 02
Откройте терминал или Jupyter
Подключитесь по SSH или откройте Jupyter в браузере. PyTorch и CUDA уже готовы.
- 03
Установите Ollama и запустите модель
Выполните команды ниже. Ollama скачает модель и поднимет OpenAI-совместимый API на порту 11434.
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run llava:34bЗачем запускать самому?
Анализируйте документы и изображения на своём GPU: без оплаты за изображение, файлы остаются на вашей машине.
Вопросы
- Сколько видеопамяти нужно llava:34b?
- По нашей оценке, около 25 ГБ для инференса (34B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
- Сколько стоит запуск llava:34b?
- От $0.48 в час на Q RTX 8000, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $4.80.
- Нужна ли подписка?
- Нет. Вы платите только за время работы машины из своего баланса в USD. Остановите её, когда закончите.
Попробуйте на своём GPU за несколько минут
Выберите GPU, откройте Jupyter или SSH и запустите любую открытую модель. Вы платите посекундно и можете остановить машину в любой момент; без подписки и платы за подключение.
- Посекундная оплата в USD
- PyTorch и CUDA готовы за минуты
- Арендуйте и через ChatGPT или Claude