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GPU mieten

OFFENE MODELLE / Vision-Language-Modelle

Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct auf einer Cloud-GPU ausführen

Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct ist ein Vision-Language-Modelle-Modell von RedHatAI. Sehen Sie, wie viel GPU-Speicher es braucht, auf welche GPUs es heute passt und was der eigene Betrieb kostet, sekundengenau abgerechnet.

B300 mieten ab $17.66/Std.
Parameter
109B
Benötigter GPU-Speicher
≈ 262 GB
Lizenz
llama4
Downloads
21.720
Aktualisiert 09.06.2026

GPUs, auf die es heute passt

Unsere Schätzung: etwa 262 GB für Inferenz mit BF16-Gewichten, inklusive Arbeitsspeicher. Der echte Bedarf hängt von Auflösung, Batchgröße und Kontextlänge ab. Mit 4-Bit-Quantisierung reichen etwa 80 GB.

GPUSpeicherPro Stunde10 Stunden
B300269 GB$17.66$176.60Mieten

Live-Startpreise aus unserem Katalog. Sie zahlen sekundengenau, solange die Maschine läuft.

So führen Sie Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct aus

  1. 01

    GPU mieten

    Wählen Sie eine der GPUs oben. Abrechnung pro Sekunde; stoppen Sie die Maschine, endet die Abrechnung.

  2. 02

    Terminal oder Jupyter öffnen

    Verbinden Sie sich per SSH oder öffnen Sie Jupyter im Browser. PyTorch und CUDA sind bereit.

  3. 03

    Modell laden und starten

    Führen Sie die Befehle unten aus. Die Gewichte kommen direkt von Hugging Face auf Ihre Maschine.

pip install -U vllm
vllm serve RedHatAI/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct --host 0.0.0.0 --port 8000

Warum selbst betreiben?

Dokument- und Bildverständnis auf Ihrer eigenen GPU: keine Kosten pro Bild, Dateien bleiben auf Ihrer Maschine.

Fragen

Wie viel GPU-Speicher braucht Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct?
Nach unserer Schätzung etwa 262 GB für Inferenz (109B Parameter). Höhere Auflösung, längerer Kontext oder größere Batches brauchen mehr.
Was kostet der Betrieb von Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct?
Ab $17.66 pro Stunde auf B300, sekundengenau abgerechnet. Zehn Stunden kosten etwa $176.60.
Brauche ich ein Abo?
Nein. Sie zahlen nur die Laufzeit Ihrer Maschine aus Ihrem USD-Guthaben. Stoppen Sie sie, wenn Sie fertig sind.

Testen Sie es in wenigen Minuten auf Ihrer eigenen GPU

Wählen Sie eine GPU, öffnen Sie Jupyter oder SSH und führen Sie jedes offene Modell aus. Sie zahlen sekundengenau und können jederzeit stoppen; kein Abo, keine Einrichtungsgebühr.

  • Sekundengenaue Abrechnung in USD
  • PyTorch und CUDA in Minuten bereit
  • Auch über ChatGPT oder Claude mieten

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