نماذج مفتوحة / النماذج اللغوية (LLM)
شغّل nemotron:70b على GPU سحابية
nemotron:70b 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: Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct is a large language model customized by NVIDIA to improve the helpfulness of LLM generated responses to user queries.
وحدات GPU التي يعمل عليها اليوم
نحو 50 غيغابايت من ذاكرة GPU: ملف النموذج (4 بت افتراضيًا) إضافة إلى ذاكرة العمل.
| GPU | الذاكرة | بالساعة | 10 ساعات | |
|---|---|---|---|---|
| A100 SXM4 | 80 GB | $0.81 | $8.10 | استئجار |
| CMP 170HX | 64 GB | $0.90 | $9.00 | استئجار |
| GB10 | 119 GB | $1.19 | $11.90 | استئجار |
| RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | $2.28 | $22.80 | استئجار |
| RTX PRO 6000 WS | 96 GB | $2.57 | $25.70 | استئجار |
أسعار بداية مباشرة من الكتالوج. تدفع بالثانية ما دام الجهاز يعمل.
كيف تشغّل nemotron:70b
- 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 nemotron:70bلماذا 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 nemotron:70b من ذاكرة GPU؟
- وفق تقديرنا نحو 50 غيغابايت للاستدلال (70B معامل). الدقة الأعلى أو السياق الأطول أو الدفعات الأكبر تحتاج أكثر.
- كم تكلفة تشغيل nemotron:70b؟
- ابتداءً من $0.81 في الساعة على A100 SXM4، مع الدفع بالثانية. عشر ساعات تكلف نحو $8.10.
- 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