ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Языковые модели (LLM)
Запустите Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF на облачном GPU
Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF — модель от ThomasBaruzier для задачи «Языковые модели (LLM)». Узнайте, сколько видеопамяти ей нужно, на какие GPU она помещается сегодня и сколько стоит запустить её самому, с посекундной оплатой.
GPU, на которые она помещается сегодня
По нашей оценке, около 52 ГБ для инференса с весами GGUF, включая рабочую память. Реальный расход зависит от разрешения, размера батча и длины контекста.
| GPU | Память | В час | 10 часов | |
|---|---|---|---|---|
| A100 SXM4 | 80 GB | $0.75 | $7.50 | Арендовать |
| CMP 170HX | 64 GB | $0.88 | $8.80 | Арендовать |
| GB10 | 119 GB | $1.26 | $12.60 | Арендовать |
| RTX PRO 6000 WS | 96 GB | $2.02 | $20.20 | Арендовать |
| RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | $2.28 | $22.80 | Арендовать |
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF
- 01
Арендуйте GPU
Выберите один из GPU выше. Оплата посекундная: остановили машину — оплата прекратилась.
- 02
Откройте терминал или Jupyter
Подключитесь по SSH или откройте Jupyter в браузере. PyTorch и CUDA уже готовы.
- 03
Скачайте и запустите модель
Выполните команды ниже. Веса загружаются прямо с Hugging Face на вашу машину.
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download ThomasBaruzier/Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000Зачем запускать самому?
У собственного LLM-сервера нет оплаты за токены и лимитов запросов, а данные остаются приватными. Выберите GPU по памяти и разверните модель через vLLM.
Вопросы
- Сколько видеопамяти нужно Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF?
- По нашей оценке, около 52 ГБ для инференса (71B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
- Сколько стоит запуск Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF?
- От $0.75 в час на A100 SXM4, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $7.50.
- Нужна ли подписка?
- Нет. Вы платите только за время работы машины из своего баланса в USD. Остановите её, когда закончите.
Попробуйте на своём GPU за несколько минут
Выберите GPU, откройте Jupyter или SSH и запустите любую открытую модель. Вы платите посекундно и можете остановить машину в любой момент; без подписки и платы за подключение.
- Посекундная оплата в USD
- PyTorch и CUDA готовы за минуты
- Арендуйте и через ChatGPT или Claude