نماذج مفتوحة / النماذج اللغوية (LLM)
شغّل Everyone-Coder-4x7b-Base على GPU سحابية
Everyone-Coder-4x7b-Base نموذج النماذج اللغوية (LLM) من rombodawg. اعرف كم يحتاج من ذاكرة GPU، وعلى أي وحدات GPU يعمل اليوم، وكم تكلفة تشغيله بنفسك مع الدفع بالثانية.
وحدات GPU التي يعمل عليها اليوم
تقديرنا نحو 59 غيغابايت للاستدلال بأوزان F16، بما في ذلك ذاكرة العمل. الاستهلاك الفعلي يعتمد على الدقة وحجم الدفعة وطول السياق. مع التكميم بـ 4 بت يحتاج نحو 19 غيغابايت.
| GPU | الذاكرة | بالساعة | 10 ساعات | |
|---|---|---|---|---|
| CMP 170HX | 64 GB | $0.75 | $7.50 | استئجار |
| GB10 | 119 GB | $1.07 | $10.70 | استئجار |
| RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | $1.72 | $17.20 | استئجار |
| RTX PRO 6000 WS | 96 GB | $2.32 | $23.20 | استئجار |
| RTX 6000D | 84 GB | $2.41 | $24.10 | استئجار |
أسعار بداية مباشرة من الكتالوج. تدفع بالثانية ما دام الجهاز يعمل.
كيف تشغّل Everyone-Coder-4x7b-Base
- 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
نزّل النموذج وشغّله
نفّذ الأوامر أدناه. تُنزَّل الأوزان مباشرة من Hugging Face إلى جهازك.
pip install -U vllm
vllm serve rombodawg/Everyone-Coder-4x7b-Base --host 0.0.0.0 --port 8000لماذا 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 Everyone-Coder-4x7b-Base من ذاكرة GPU؟
- وفق تقديرنا نحو 59 غيغابايت للاستدلال (24B معامل). الدقة الأعلى أو السياق الأطول أو الدفعات الأكبر تحتاج أكثر.
- كم تكلفة تشغيل Everyone-Coder-4x7b-Base؟
- ابتداءً من $0.75 في الساعة على CMP 170HX، مع الدفع بالثانية. عشر ساعات تكلف نحو $7.50.
- 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