AÇIK MODELLER / Dil modelleri (LLM)
Muse-Spark-Open-DFlash2 modelini bulut GPU'da çalıştır
Muse-Spark-Open-DFlash2, RadixArk tarafından geliştirilen bir Dil modelleri (LLM) modeli. Ne kadar GPU belleği istediğini, bugün hangi GPU'lara sığdığını ve kendin çalıştırmanın maliyetini gör; ödeme saniye bazında.
Bugün sığdığı GPU'lar
Tahminimiz BF16 ağırlıklarla çıkarım için çalışma belleği dahil yaklaşık 13 GB. Gerçek kullanım çözünürlüğe, toplu iş boyutuna ve bağlam uzunluğuna bağlı. 4-bit nicemlemeyle yaklaşık 5 GB yeter.
| GPU | Bellek | Saatlik | 10 saat | |
|---|---|---|---|---|
| RTX A4000 | 16 GB | $0.19 | $1.90 | Kirala |
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.20 | $2.00 | Kirala |
| RTX 5060 Ti | 16 GB | $0.20 | $2.00 | Kirala |
| Tesla V100 | 16 GB | $0.22 | $2.20 | Kirala |
| Q RTX 5000 | 16 GB | $0.24 | $2.40 | Kirala |
Kataloğumuzdan canlı başlangıç fiyatları. Makine çalıştığı sürece saniye bazında ödersin.
Muse-Spark-Open-DFlash2 nasıl çalıştırılır
- 01
GPU kirala
Yukarıdaki GPU'lardan birini seç. Ödeme saniye bazında; makineyi durdurunca ödeme de durur.
- 02
Terminali ya da Jupyter'i aç
SSH ile bağlan ya da Jupyter'i tarayıcında aç. PyTorch ve CUDA hazır.
- 03
Modeli indir ve çalıştır
Aşağıdaki komutları çalıştır. Ağırlıklar doğrudan Hugging Face'ten makinene iner.
pip install -U vllm
vllm serve RadixArk/Muse-Spark-Open-DFlash2 --host 0.0.0.0 --port 8000Neden kendin çalıştırmalısın?
Kendi LLM sunucunda belirteç başına fatura ve hız sınırı yok, verin gizli kalır. Belleğe göre GPU seç, modeli vLLM ile sun.
Sorular
- Muse-Spark-Open-DFlash2 ne kadar GPU belleği ister?
- Tahminimize göre çıkarım için yaklaşık 13 GB (4.9B parametre). Yüksek çözünürlük, uzun bağlam ya da büyük toplu iş daha fazlasını ister.
- Muse-Spark-Open-DFlash2 çalıştırmak ne kadar tutar?
- RTX A4000 üzerinde saatlik $0.19'ten başlar, ödeme saniye bazında. On saat yaklaşık $1.90 tutar.
- Abonelik gerekir mi?
- Hayır. Yalnız makinenin çalıştığı süreyi USD bakiyenden ödersin. İşin bitince durdur.
Kendi GPU'nda dakikalar içinde dene
Bir GPU seç, Jupyter'i ya da SSH'yi aç ve istediğin açık modeli çalıştır. Saniye bazında ödersin, istediğin an durdurursun; abonelik ve kurulum ücreti yok.
- USD ile saniye bazında ödeme
- PyTorch ve CUDA dakikalar içinde hazır
- ChatGPT ya da Claude'dan da kiralayabilirsin