dummy-GPT2-correct-vocab をクラウド GPU で動かす
dummy-GPT2-correct-vocab は trl-internal-testing による言語モデル（LLM）モデルです。必要な GPU メモリ、今日動かせる GPU、自分で動かした場合の費用（秒単位課金）を確認できます。
GTX 1660 S をレンタル $0.11/時間から
パラメータ数
0M
必要な GPU メモリ
≈ 2 GB
ライセンス
—
ダウンロード数
81,091
更新日 2024/09/24
今日動かせる GPU
F32 の重みで推論する場合、作業用メモリを含めて約 2 GB と見積もっています。実際の使用量は解像度、バッチサイズ、コンテキスト長によって変わります。 4 ビット量子化なら約 2 GB で動きます。
| GPU | メモリ | 1 時間あたり | 10 時間 | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1660 S | 6 GB | $0.11 | $1.10 | レンタル |
| GTX 1650 | 4 GB | $0.13 | $1.30 | レンタル |
| GTX 1070 | 8 GB | $0.14 | $1.40 | レンタル |
| GTX 1660 | 6 GB | $0.14 | $1.40 | レンタル |
| RTX 3060 | 12 GB | $0.14 | $1.40 | レンタル |
カタログのリアルタイム開始価格です。マシンが動いている間だけ秒単位で支払います。
dummy-GPT2-correct-vocab の動かし方
- 01
GPU をレンタル
上の GPU から 1 つ選びます。課金は秒単位で、マシンを停止すれば課金も止まります。
- 02
ターミナルか Jupyter を開く
SSH で接続するか、ブラウザで Jupyter を開きます。PyTorch と CUDA は準備済みです。
- 03
モデルをダウンロードして実行
下のコマンドを実行します。重みは Hugging Face からマシンへ直接ダウンロードされます。
pip install -U vllm
vllm serve trl-internal-testing/dummy-GPT2-correct-vocab --host 0.0.0.0 --port 8000なぜ自分で動かすのか
自前の LLM サーバーならトークン課金もレート制限もなく、データも非公開のままです。メモリで GPU を選び、vLLM でモデルを提供しましょう。
よくある質問
- dummy-GPT2-correct-vocab にはどれくらいの GPU メモリが必要ですか？
- 推定では推論に約 2 GB（0M パラメータ）です。高解像度、長いコンテキスト、大きなバッチではさらに必要です。
- dummy-GPT2-correct-vocab を動かす費用は？
- GTX 1660 S で 1 時間 $0.11 から、秒単位の課金です。10 時間で約 $1.10 です。
- サブスクリプションは必要ですか？
- いいえ。マシンが動いた時間分だけを USD 残高から支払います。終わったら停止してください。
自分の GPU で数分で試せます
GPU を選び、Jupyter か SSH を開いて、好きなオープンモデルを動かしましょう。秒単位の支払いで、いつでも停止できます。サブスクリプションも初期費用もありません。
- USD で秒単位の課金
- PyTorch と CUDA が数分で準備完了
- ChatGPT や Claude からもレンタル可能