OFFENE MODELLE / Sprachmodelle (LLM)
xflux_text_encoders auf einer Cloud-GPU ausführen
xflux_text_encoders ist ein Sprachmodelle (LLM)-Modell von XLabs-AI. Sehen Sie, wie viel GPU-Speicher es braucht, auf welche GPUs es heute passt und was der eigene Betrieb kostet, sekundengenau abgerechnet.
GPUs, auf die es heute passt
Unsere Schätzung: etwa 13 GB für Inferenz mit BF16-Gewichten, inklusive Arbeitsspeicher. Der echte Bedarf hängt von Auflösung, Batchgröße und Kontextlänge ab. Mit 4-Bit-Quantisierung reichen etwa 5 GB.
| GPU | Speicher | Pro Stunde | 10 Stunden | |
|---|---|---|---|---|
| Tesla V100 | 16 GB | $0.20 | $2.00 | Mieten |
| RTX A4000 | 16 GB | $0.21 | $2.10 | Mieten |
| RTX 5060 Ti | 16 GB | $0.23 | $2.30 | Mieten |
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.25 | $2.50 | Mieten |
| Q RTX 5000 | 16 GB | $0.27 | $2.70 | Mieten |
Live-Startpreise aus unserem Katalog. Sie zahlen sekundengenau, solange die Maschine läuft.
So führen Sie xflux_text_encoders aus
- 01
GPU mieten
Wählen Sie eine der GPUs oben. Abrechnung pro Sekunde; stoppen Sie die Maschine, endet die Abrechnung.
- 02
Terminal oder Jupyter öffnen
Verbinden Sie sich per SSH oder öffnen Sie Jupyter im Browser. PyTorch und CUDA sind bereit.
- 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 XLabs-AI/xflux_text_encoders --host 0.0.0.0 --port 8000Warum selbst betreiben?
Ihr eigener LLM-Server hat keine Kosten pro Token und kein Ratenlimit, und Ihre Daten bleiben privat. Wählen Sie die GPU nach Speicher und stellen Sie das Modell mit vLLM bereit.
Fragen
- Wie viel GPU-Speicher braucht xflux_text_encoders?
- Nach unserer Schätzung etwa 13 GB für Inferenz (4.8B Parameter). Höhere Auflösung, längerer Kontext oder größere Batches brauchen mehr.
- Was kostet der Betrieb von xflux_text_encoders?
- Ab $0.20 pro Stunde auf Tesla V100, sekundengenau abgerechnet. Zehn Stunden kosten etwa $2.00.
- 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