OFFENE MODELLE / Sprachmodelle (LLM)
GLM-5-FP8 auf einer Cloud-GPU ausführen
GLM-5-FP8 ist ein Sprachmodelle (LLM)-Modell von zai-org. 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 906 GB für Inferenz mit F8_E4M3-Gewichten, inklusive Arbeitsspeicher. Der echte Bedarf hängt von Auflösung, Batchgröße und Kontextlänge ab. Mit 4-Bit-Quantisierung reichen etwa 544 GB.
| GPU | Speicher | Pro Stunde | 10 Stunden | |
|---|---|---|---|---|
| 16× A100 | 1280 GB | $42.56 | $425.60 | Mieten |
| 8× H200 | 1120 GB | $46.08 | $460.80 | Mieten |
| 4× B300 | 1076 GB | $68.24 | $682.40 | Mieten |
| 8× B200 | 1432 GB | $100.24 | $1,002.40 | Mieten |
Live-Startpreise aus unserem Katalog. Sie zahlen sekundengenau, solange die Maschine läuft.
So führen Sie GLM-5-FP8 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 zai-org/GLM-5-FP8 --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 GLM-5-FP8?
- Nach unserer Schätzung etwa 906 GB für Inferenz (754B Parameter). Höhere Auflösung, längerer Kontext oder größere Batches brauchen mehr.
- Was kostet der Betrieb von GLM-5-FP8?
- Ab $42.56 pro Stunde auf 16× A100, sekundengenau abgerechnet. Zehn Stunden kosten etwa $425.60.
- 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