Ti n bọ: NVIDIA Tesla P40, 24 GB VRAM

Rọ́ọ̀nù LLaMA lórí GPU VPS

Àwọn ìṣàmúlò-ètò Llama Meta tí a fi pamọ́ fún ara wa nípa NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, ààyè Pascal). Àwọn ìṣàmúlò-ètò 8B nípa ìṣàmúlò-ètò ìpéwọ̀n àti àwọn ìṣàmúlò-ètò tí o jú jú lọ nígbà tí a bá fi pamọ́. Àwọn sáà GPU kò lè fi àwọn ààyè pamọ́ lọ́wọ́lọ́wọ́; kan si wa láti gba àṣẹ nígbà tí a bá fi pamọ́.

$ curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh && ollama run llama3
# Àṣẹ ìṣàmúlò-ètò àwọn ààtò

Àwọn àwọn ààyè-iṣẹ́ tí a fi pamọ́

Llama ni ẹ̀yàn Meta tí àwọn ìṣàmúlò-ètò ìtàn tí a lè lò. Ìrí Llama lórí àwọn sáà GPU rẹ̀ wẹ́ẹ̀bù àti àwọn àkọsílẹ̀ àìdárà.

LLaMA lórí ààtò GPU VPS.org

Flame 3 8B

Ń rọ́ọ̀nù àwọn àwòrán 8B ní pàtó 24 GB VRAM. Àwòrán 70B kò lè fi pàtó ní pàtó kaadì 24 GB ní àwọn ìpele ìṣàfarawé.

Àwọn Ìṣàfilọ́lẹ̀ Àìdá

Àwọn ìṣàmúlò-ètò rẹ̀ àti àwọn ìdálẹ̀ rẹ̀ tí wọ́n tí wa nínú sáà rẹ̀, láti inú àwọn ipe API àwọn ìṣàmúlò-ètò kẹtà.

Àwọn ìrísí-lẹ́tà ìṣàmúlò-ètò

Lo GGUF láti inú lama.cpp tàbí Ollama, tàbí àwọn ààyè PyTorch àìdájú.

API tí a ṣẹ̀dà

Fi àwọn ìṣàmúlò-ètò pamọ́ láti inú Ollama tàbí àwọn sáà llama.cpp fún àwọn ààtò ìparí iṣẹ́ tí a fẹ́.

Àwọn Ààyè Lòjútó LLaMA

Àwọn ìrànwọ́ AI ìtàn
Àwọn Àkọsílẹ̀
Àwọn ìṣàmúlò-ètò
Àwọn Àkọlé
Àwọn robotì ìrànwọ́
Àwọn Àṣẹ

Àwọn Àtòjọ-ẹ̀yàn GPU

GPUNVIDIA Tesla P40
VRAM24 GB GDDR5
Àwọn àwọ̀ CUDA3,840
FP3212 TFLOPS
INT847 TOPS
Àwọn àwọn àmì-ìwé346 GB/s
Àwọn Ìṣàmúlò-ètòPascal (GP102)
Àwọn Ìjánu-ìṣàmúlò-ètòPCIe

Àwọn Àtòjọ-ẹ̀yàn

Kini LLaMA nípa GPU VPS kan?

+

LLaMA lè lò NVIDIA GPU láti mú iṣẹ́ rẹ̀ lọ́wọ́lọ́wọ́. Àwọn sáàbù GPU VPS.org kò wa nígbà tí a bá fẹ́; kọ́kọ́ wà láti gbọ́ nígbà tí a bá jẹ́. LLaMA ní iṣẹ́ àìṣàmúlò-ètò GPU-ìṣàmúlò-ètò. Fi àwọn àwọn ìṣàmúlò-ètò rẹ̀ pamọ́ sínú ìfaramọ́ CUDA, àti pé àwọn ìṣàmúlò-ètò àwọn ìṣàmúlò-ètò àwọn ìṣàmúlò-ètò rẹ̀ ní ìṣàmúlò-ètò àwọn ìṣàmúlò-ètò fun LLaMA.

Bawo ni mo ṣe le fi LLaMA pamọ́ lórí GPU VPS kan?

+

Àwọn sáà GPU kò wà láti fi àwọn àṣẹ pamọ́. Ní ọjọ́ yìí, o lè ráǹdá LLaMA lórí àwọn ààyè-iṣẹ́ CPU tí a tì ní, níbí tí o tí n ṣiṣẹ́ lárá jú GPU lọ: SSH nínù àti ráǹdá curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh && ollama run llama3.

Ìgbà wo nínú VRAM tí mò fẹ́ fún LLaMA?

+

VRAM needs for LLaMA depend on the model and batch size; check the project documentation for current figures.

Ìgbà wo nínú àwọn àwọn ààtò GPU fún LLaMA tí a fi kùnà?

+

Àwọn àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU

Ń lè rọ́ọ̀nù àwọn àwọn ìrísí-lẹ́tà mìíràn nínú LLaMA?

+

Yes. Every VPS.org server comes with full root access, so you can run other tools alongside LLaMA within the server's RAM and storage.

Ń gbá ìṣẹ̀dà tòójútó nípa LLaMA GPU VPS?

+

Every VPS.org server comes with full root SSH access, so you can install drivers, libraries and LLaMA however you need.

Does VPS.org preinstall CUDA for LLaMA?

+

No. No server comes with a CUDA runtime or NVIDIA driver preinstalled, and GPU servers are not available to order yet. You install the versions LLaMA needs yourself.

Ń jẹ́ pé VPS GPU LLaMA mì tí n bọ́ nínú àwọn sáà?

+

Ya. Àwọn sáà VPS.org ní àwọn másí-lẹ́tà ìṣàfarawé, àti àwọn ààyè-iṣẹ́ àìdára: àwọn àwọn ààyè-iṣẹ́ LLaMA, àwọn ìṣàmúlò-ètò àti àwọn ààyè-iṣẹ́ tí wọ́n tí wa nínú àwọn ààyè-iṣẹ́ SSD sáà titi tí o fi pa wọn.

Njẹ́ mò yẹ́ ki mò fi àwọn ààyè pamọ́ fún iṣẹ́ mì LLaMA?

+

Keep working data on the server's SSD for fast access during LLaMA runs, and copy finished artifacts (weights, generations, embeddings) to storage outside VPS.org; snapshots and backups stay on the same storage cluster.

Ń lè fi LLaMA GPU VPS mì pọ̀ jú?

+

O lè yígbà ìṣàfarawé àwọn sáà VPS.org fún àwọn ààyè-iṣẹ́ tó ní ìṣàmúlò-ètò tòòjù láti inú pánẹ́ẹ̀lì ìṣakosó; ìṣàfarawé ìwọ̀n náà ń tún àwọn sáà LLaMA rẹ̀ ṣẹ̀dà. Sáà GPU kò wa níbẹ̀.

Àwọn ìpamọ́ àìpamọ́ tí wa fún VPS GPU mì?

+

Yes. Backups are a paid add-on (daily +30% of the plan price, kept 7 days; weekly +20%, kept 28 days) and snapshots are free, which is useful before long LLaMA runs. Both stay on the same storage cluster as the server.

Ń lè gbá ẹ̀yàn?

+

Fi igbẹkẹle ranṣẹ ninú ọjọ́ 30 tí o tí ráwọ́lẹ̀ láti fi beere fun ìgbàgbọ́. Àwọn sáà GPU kò tí a ràwọ́lẹ̀, bẹ́ẹ̀ kò si àwọn àṣẹ GPU tí a tí wa nínú.

O fẹ́ láti mú LLaMA láti inú ààtò GPU?

Ìgbàráwọ́ GPU tí a tí ìfàmúlò. Fi wà sọ̀rọ̀ nípa àwọn iṣẹ́ rẹ̀ ki a láti dáwọ́ kọ́ọ̀kan nípa àwọn ààyè àti àwọn à