चाँडै आउँदै: एनभीडिया टेस्ला P40, 24 जीबी VRAM

GPU VPS मा LLaMA चलाउनुहोस्

NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal architecture) मा मेटाको लमा मोडेलहरू स्व-होस्ट गर्नुहोस् । पूर्ण सटीकतामा 8B मोडेलहरू र क्वान्टाइज गर्दा ठूलो मोडेलहरूमा उपयुक्त । GPU सर्भरहरू अझै आदेशयोग्य छैनन्; तिनीहरू हुँदा सूचना प्राप्त गर्न हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस् ।

$ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh && ollama run llama3
# उदाहरण स्थापना आदेश

GPU VPS मा LLaMA के हो?

लामा खुला रूपमा उपलब्ध ठूलो भाषा नमूनाहरूको मेटा परिवार हो । तपाईँको आफ्नै GPU सर्भरमा लामा चलाउनुले प्रोम्प्ट र डेटा निजी राख्दछ ।

VPS.org GPU सर्भरमा LLaMA

फ्लेम ३ 8B

VRAM को 24 GB मा 8B मोडेल चलाउँछ। 70B मोडेलहरू सामान्य क्वान्टाइजेसन स्तरहरूमा एकल 24 GB कार्डमा फिट हुँदैन।

निजी वितरण

आफ्नो प्रोम्ट र डेटा आफ्नो सर्भरमा बस्न, कुनै तेस्रो-पक्ष API कल संग।

नमूना ढाँचा

लामा.सीपीपी वा ओल्लामा, वा मौलिक पाइटोर्च तौलसँग GGUF प्रयोग गर्नुहोस् ।

खुला AI- मिल्दो API

यो पत्रिकाको सम्पादन कार्य कमलप्रसाद घिमिरे र कमलप्रसाद घिमिरेद्वारा भएको छ।

लोकप्रिय LLaMA प्रयोग गर्नुहोस्

निजी AI सहायक
कागजात विश्लेषण
सङ्केत सिर्जना
सामग्री लेख्ने
ग्राहक समर्थन
आन्तरिक AI उपकरण

योजनाबद्ध GPU निर्दिष्टीकरण

जीपीयूNVIDIA Tesla P40
भिआरएम24 GB GDDR5
CUDA रङ3,840
FP3212 TFLOPS
INT847 TOPS
स्मृति श्यामश्वेत346 GB/s
वास्तुकलाPascal (GP102)
पासथ्रूPCIe पासथ्रू

प्राय सोधिने प्रश्नहरू

GPU VPS मा LLaMA के हो?

+

LLaMA यसको काम गति गर्न NVIDIA GPU प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ. VPS.org GPU सर्भरहरू अझै पनि आदेश गर्न उपलब्ध छैन; तिनीहरूले जब छन् सुन्न हामीलाई सम्पर्क. LLaMA एक सामान्य GPU-गतिशील कार्यभार छ. निश्चित गर्नुहोस् तपाईंको सफ्टवेयर CUDA समर्थन छ र तपाईंको ड्राइभर / रनटाइम संस्करणहरू LLaMA को लागि कार्यभार आवश्यकताहरू मिल्दछन्.

म कसरी एक GPU VPS मा LLaMA सेटअप गर्छु?

+

GPU सर्भरहरू अझै पनि आदेश गर्न उपलब्ध छैनन्। आज तपाईं नियमित सीपीयू योजनामा LLaMA चलाउन सक्नुहुन्छ, जहाँ यो GPU मा भन्दा धेरै ढिलो काम गर्दछ: SSH मा र curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh && ollama run llama3 चलाउनुहोस्।

कति VRAM म LLaMA लागि आवश्यक छ?

+

LLaMA का लागि VRAM आवश्यकताहरू नमूना र ब्याच साइजमा निर्भर गर्दछ; हालको चित्रहरूका लागि परियोजना मिसिलीकरण जाँच गर्नुहोस्।

LLaMA को लागि GPU सर्भर कति खर्च हुनेछ?

+

GPU सर्भरहरू आदेश गर्न सकिन्छ जब GPU मूल्यांकन प्रकाशित गरिनेछ। तपाईंले त्यो घटना हुँदा सुन्न चाहनुहुन्छ भने हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्।

म LLaMA साथै अन्य उपकरणहरू चलाउन सक्छु?

+

हो। हरेक VPS.org सर्भर पूर्ण मूल पहुँच संग आउँछ, त्यसैले तपाईं सर्भरको RAM र भण्डारण भित्र LLaMA साथै अन्य उपकरणहरू चलाउन सक्नुहुन्छ।

म LLaMA GPU VPS मा पूर्ण मूल प्राप्त गर्छु?

+

हरेक VPS.org सर्भर पूर्ण मूल SSH पहुँच संग आउँछ, त्यसैले तपाईं ड्राइभर स्थापना गर्न सक्नुहुन्छ, पुस्तकालय र LLaMA तर तपाईं आवश्यक.

के VPS.org ले LLaMA का लागि CUDA पूर्व स्थापना गर्दछ?

+

छैन. कुनै सर्भर एक CUDA रनटाइम वा NVIDIA ड्राइभर पूर्व-स्थापना संग आउँछ, र GPU सर्भर अझै पनि आदेश गर्न उपलब्ध छैन. तपाईं संस्करण LLaMA आफैलाई आवश्यकताहरू स्थापना.

के मेरो LLaMA GPU VPS सत्रहरू बीचमा रहन्छ?

+

हो। VPS.org सर्भरहरू स्थिर अवास्तविक मेशिनहरू हुन्, न त अल्पकालीन उदाहरणहरू: LLaMA मोडेलहरू, कन्फिगहरू र डेटाहरू सर्भरको एसडीएस भण्डारणमा रहन्छन् जबसम्म तपाईं तिनीहरूलाई मेट्नुहुन्न।

म मेरो LLaMA कार्यभार लागि डेटा कहाँ भण्डारण गर्नुपर्छ?

+

LLaMA चल्छ समयमा छिटो पहुँच लागि सर्भरको एसडीएस मा काम डेटा राख्न, र VPS.org बाहिर भण्डारण गर्न समाप्त artifacts (वजन, पुस्ता, embeddings) प्रतिलिपि; स्न्यापसट र जगेडा एउटै भण्डारण क्लस्टर मा बस्ने।

म मेरो LLaMA GPU VPS पछि मापन गर्न सक्छु?

+

तपाईँले नियन्त्रण प्यानलबाट ठूलो योजनामा कुनै पनि VPS.org सर्भर स्तरबृद्धि गर्न सक्नुहुन्छ; रिसाइजले यसलाई पुन: सुरु गर्दछ र तपाईँको LLaMA स्थापनाले यसलाई माथि लिन्छ। GPU सर्भरहरू अहिलेसम्म उपलब्ध छैनन्।

मेरो GPU VPS को लागि जगेडा उपलब्ध छन्?

+

हो. ब्याकअप एक भुक्तानी add-on छन् (योजना मूल्य को दैनिक +30%, राखिएको7दिन; साप्ताहिक +20%, राखिएको 28 दिन) र स्न्यापसट मुक्त छन्, जो लामो LLaMA चल्छ अघि उपयोगी छ. दुवै सर्भर रूपमा नै भण्डारण क्लस्टर मा बस्न.

म फिर्ता पाउन सक्छु?

+

फिर्ताको लागि अनुरोध गर्न तपाईंको पहिलो खरीदको 30 दिन भित्र समर्थन सम्पर्क गर्नुहोस्। GPU सर्भरहरू अझै बिक्री गरिएको छैन, त्यसैले कुनै GPU आदेश संलग्न छ।

GPU सर्भरमा LLaMA चलाउन चाहनुहुन्छ?

GPU क्षमता सीमित छ। हामीलाई आफ्नो कार्यभार बारे बताउनुहोस् र हामी उपलब्धता र मूल्यांकन संग जवाफ दिनेछौं।