AÇIK MODELLER / Dil modelleri (LLM)
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-FP8 modelini bulut GPU'da çalıştır
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-FP8, RedHatAI 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 F8_E4M3 ağırlıklarla çıkarım için çalışma belleği dahil yaklaşık 20 GB. Gerçek kullanım çözünürlüğe, toplu iş boyutuna ve bağlam uzunluğuna bağlı. 4-bit nicemlemeyle yaklaşık 13 GB yeter.
| GPU | Bellek | Saatlik | 10 saat | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.20 | $2.00 | Kirala |
| RTX 4000Ada | 20 GB | $0.35 | $3.50 | Kirala |
| RTX 3090 | 24 GB | $0.39 | $3.90 | Kirala |
| Titan RTX | 24 GB | $0.40 | $4.00 | Kirala |
| RTX A5000 | 24 GB | $0.42 | $4.20 | Kirala |
Kataloğumuzdan canlı başlangıç fiyatları. Makine çalıştığı sürece saniye bazında ödersin.
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-FP8 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 RedHatAI/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-FP8 --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
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-FP8 ne kadar GPU belleği ister?
- Tahminimize göre çıkarım için yaklaşık 20 GB (16B parametre). Yüksek çözünürlük, uzun bağlam ya da büyük toplu iş daha fazlasını ister.
- DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-FP8 çalıştırmak ne kadar tutar?
- RTX 2080 Ti üzerinde saatlik $0.20'ten başlar, ödeme saniye bazında. On saat yaklaşık $2.00 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