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RTX 4090 · 5090 · H100 Modèles à poids ouverts Sans KYC

Hébergement LLM privé : exécutez des modèles ouverts sur un serveur GPU que vous contrôlez

Quand vous exécutez vous-même un modèle à poids ouverts, vos prompts et documents vont vers un serveur que vous louez, pas vers une API tierce. La question qui décide de tout est de savoir si le modèle tient dans la mémoire du GPU. Cette page vous donne le calcul et le serveur correspondant, avec de vrais prix.

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Sans KYC Paiement en crypto Root complet Serveurs GPU 10 emplacements

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Est-ce que ça tient

Quel modèle tient sur quel serveur GPU

Règle empirique : poids = paramètres × octets par poids, plus environ 20 % pour la mémoire de travail. Les besoins réels varient selon la longueur du contexte, la taille du lot et le logiciel.

Modèle et précisionMémoire estimée1x RTX 4090 (24 Go)1x RTX 5090 (32 Go)1x H100 (80 GB)2x H100 (160 GB)
8B paramètres, 16 bits~20 GBtienttienttienttient
8B paramètres, 8 bits~10 GBtienttienttienttient
8B paramètres, 4 bits~5 GBtienttienttienttient
32B paramètres, 16 bits~77 GBnonotienttient
32B paramètres, 8 bits~39 GBnonotienttient
32B paramètres, 4 bits~20 GBtienttienttienttient
70B paramètres, 16 bits~168 GBnononono
70B paramètres, 8 bits~84 GBnononotient
70B paramètres, 4 bits~42 GBnonotienttient
120B paramètres, 16 bits~288 GBnononono
120B paramètres, 8 bits~144 GBnononotient
120B paramètres, 4 bits~72 GBnonotienttient

Ce sont des estimations pour planifier, pas des benchmarks. Un modèle qui tient tout juste laisse peu de place aux longs prompts, gardez donc une marge. Les modèles quantifiés perdent un peu de qualité ; testez le vôtre.

Les serveurs

Serveurs GPU : choisissez-en un et un emplacement

Les prix changent selon l’emplacement choisi. Une durée plus longue offre jusqu’à 50 % de réduction.

Location
GPU

Small : 1x RTX 4090, 24 Go

$109.25/mo

or $54.63/mo on a 12-month term (−50%)

  • GPU1x RTX 4090 · 24 GB
  • CPU12 vCPU
  • RAM64 GB DDR5
  • Disk1 TB NVMe

Convient aux modèles petits et moyens, et au 32B en 4 bits.

Configure and order
Location
Populaire
GPU

Medium : 1x RTX 5090, 32 Go

$175.75/mo

or $87.88/mo on a 12-month term (−50%)

  • GPU1x RTX 5090 · 32 GB
  • CPU16 vCPU
  • RAM96 GB DDR5
  • Disk1.5 TB NVMe

Plus de marge pour le contexte et pour de plus gros modèles quantifiés.

Configure and order
Location
GPU

Large : 1x H100, 80 Go

$750.50/mo

or $375.25/mo on a 12-month term (−50%)

  • GPU1x H100 SXM5 · 80 GB
  • CPU24 vCPU
  • RAM192 GB DDR5
  • Disk2 TB NVMe

Un modèle 70B en 4 bits, ou en 8 bits pour les tailles moyennes.

Configure and order
Location
GPU

X-Large : 2x H100, 160 Go

$1,415.50/mo

or $707.75/mo on a 12-month term (−50%)

  • GPU2x H100 SXM5 · 160 GB
  • CPU32 vCPU
  • RAM384 GB DDR5
  • Disk4 TB NVMe

Très gros modèles et modèles de taille moyenne en 16 bits.

Configure and order
Comment l'exécuter

Logiciels pour servir un modèle

  • Ollama ou llama.cpp sont des moyens simples d'exécuter des modèles quantifiés et d'exposer une API locale. Un bon départ pour un seul utilisateur.
  • vLLM est conçu pour servir de nombreuses requêtes à la fois sur un GPU. Utilisez-le quand plusieurs personnes ou applications partagent le serveur.
  • Une interface web comme Open WebUI peut se placer devant l'un ou l'autre, derrière un reverse proxy avec HTTPS et une connexion.

Quel que soit votre choix, n'exposez pas l'API du modèle à internet sans authentification. Notre pas-à-pas se trouve dans exécuter des LLM sur un serveur GPU.

Ce que “privé” signifie et ne signifie pas

Vos prompts restent sur un serveur que vous louez et personne d'autre ne partage le GPU. Ils ne sont pas envoyés à un fournisseur de modèle. Le serveur reste hébergé par nous, nous ne surveillons ni ne journalisons ce qui se passe dans vos serveurs, et les règles de nos conditions s'appliquent à tout ce que vous exécutez, y compris ce que vous générez et publiez. Vous êtes responsable du respect de la licence du modèle que vous téléchargez.

Auto-héberger ou utiliser une API

Quand un serveur GPU privé a du sens

Convient bien lorsque

  • Vous traitez des documents que vous ne voulez pas envoyer à un fournisseur
  • Vous utilisez beaucoup le modèle, donc un prix mensuel fixe bat la facturation au token
  • Vous voulez choisir le modèle et les réglages
  • Vous voulez payer sans carte ni pièce d'identité

Une API peut être préférable quand

  • Vous utilisez rarement un modèle : un GPU inactif coûte quand même un mois
  • Vous avez besoin des plus grands modèles propriétaires, qui ne peuvent pas être auto-hébergés
  • Vous ne voulez pas maintenir un serveur
  • Votre modèle ne tient pas dans la mémoire que vous pouvez vous offrir
FAQ

Questions sur l'hébergement LLM privé

01Puis-je exécuter mon propre LLM sur un serveur GPU loué ?

Oui, si vous respectez la licence du modèle. Choisissez un serveur dont la mémoire GPU contient le modèle avec une certaine marge, installez un outil de service comme Ollama ou vLLM et sécurisez l'API.

02De combien de VRAM ai-je besoin pour un modèle 70B ?

Environ 35 Go de poids en 4 bits, 70 Go en 8 bits et 140 Go en 16 bits, plus environ 20 % pour la mémoire de travail. Selon cette estimation, un modèle 70B en 4 bits nécessite un H100 de 80 Go, pas une carte de 24 ou 32 Go.

03Quel serveur GPU est le meilleur pour un modèle 7B ou 8B ?

Le serveur RTX 4090 les accueille à toutes les précisions du tableau, et le moins cher est à $109.25 par mois. Les modèles plus grands demandent plus de mémoire.

04L'hébergement LLM privé signifie-t-il sans censure ?

Non. Cela signifie que vous choisissez et exécutez le modèle sur votre propre serveur. Ce que vous générez et publiez reste couvert par la loi et par nos conditions.

05Ai-je besoin d’un KYC ?

Non. Générez un identifiant et payez en crypto. Voir serveurs GPU sans KYC.

06Comment les serveurs GPU sont-ils facturés ?

Chaque mois depuis votre solde prépayé, avec jusqu'à 50 % de remise sur les durées plus longues. Voir les tarifs.

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