نماذج مفتوحة / النماذج اللغوية (LLM)
شغّل stable-beluga:13b على GPU سحابية
stable-beluga:13b 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 2 based model fine tuned on an Orca-style dataset. Originally called Free Willy.
وحدات GPU التي يعمل عليها اليوم
نحو 10 غيغابايت من ذاكرة GPU: ملف النموذج (4 بت افتراضيًا) إضافة إلى ذاكرة العمل.
| GPU | الذاكرة | بالساعة | 10 ساعات | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | $0.16 | $1.60 | استئجار |
| Titan Xp | 12 GB | $0.16 | $1.60 | استئجار |
| GTX 1080 Ti | 11 GB | $0.17 | $1.70 | استئجار |
| GTX TITAN X | 12 GB | $0.17 | $1.70 | استئجار |
| RTX 2060 | 12 GB | $0.17 | $1.70 | استئجار |
أسعار بداية مباشرة من الكتالوج. تدفع بالثانية ما دام الجهاز يعمل.
كيف تشغّل stable-beluga:13b
- 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 stable-beluga:13bلماذا 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 stable-beluga:13b من ذاكرة GPU؟
- وفق تقديرنا نحو 10 غيغابايت للاستدلال (13B معامل). الدقة الأعلى أو السياق الأطول أو الدفعات الأكبر تحتاج أكثر.
- كم تكلفة تشغيل stable-beluga:13b؟
- ابتداءً من $0.16 في الساعة على RTX 3060، 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