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RTX 4090 · 5090 · H100 ओपन-वेट मॉडल बिना KYC

प्राइवेट LLM होस्टिंग: अपने नियंत्रण वाले GPU सर्वर पर ओपन मॉडल चलाएँ

जब आप ओपन-वेट मॉडल ख़ुद चलाते हैं, तो आपके प्रॉम्प्ट और दस्तावेज़ किसी थर्ड-पार्टी API पर नहीं, बल्कि आपके किराए के सर्वर पर जाते हैं। सब कुछ तय करने वाला सवाल यह है कि क्या मॉडल GPU मेमोरी में आता है। यह पेज आपको गणित और मेल खाता सर्वर असली क़ीमतों के साथ देता है।

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बिना KYC क्रिप्टो से भुगतान करें पूर्ण root GPU सर्वर 10 लोकेशन

Page by the OffshoreVps teamUpdated कीमतें लाइव कैटलॉग से पढ़ी गई हैं

क्या आएगा

कौन-सा मॉडल किस GPU सर्वर पर आता है

मोटा नियम: वेट्स = पैरामीटर × प्रति वेट बाइट, साथ में वर्किंग मेमोरी के लिए लगभग 20%। असली ज़रूरत कॉन्टेक्स्ट लंबाई, बैच साइज़ और सॉफ़्टवेयर के अनुसार बदलती है।

मॉडल और प्रेसिज़नअनुमानित मेमोरी1x RTX 4090 (24 GB)1x RTX 5090 (32 GB)1x H100 (80 GB)2x H100 (160 GB)
8B पैरामीटर, 16-बिट~20 GBआता हैआता हैआता हैआता है
8B पैरामीटर, 8-बिट~10 GBआता हैआता हैआता हैआता है
8B पैरामीटर, 4-बिट~5 GBआता हैआता हैआता हैआता है
32B पैरामीटर, 16-बिट~77 GBnonoआता हैआता है
32B पैरामीटर, 8-बिट~39 GBnonoआता हैआता है
32B पैरामीटर, 4-बिट~20 GBआता हैआता हैआता हैआता है
70B पैरामीटर, 16-बिट~168 GBnononono
70B पैरामीटर, 8-बिट~84 GBnononoआता है
70B पैरामीटर, 4-बिट~42 GBnonoआता हैआता है
120B पैरामीटर, 16-बिट~288 GBnononono
120B पैरामीटर, 8-बिट~144 GBnononoआता है
120B पैरामीटर, 4-बिट~72 GBnonoआता हैआता है

ये योजना बनाने के अनुमान हैं, बेंचमार्क नहीं। जो मॉडल बस-बस आता है वह लंबे प्रॉम्प्ट के लिए कम जगह छोड़ता है, इसलिए गुंजाइश रखें। क्वांटाइज़्ड मॉडल कुछ गुणवत्ता खोते हैं; अपने मॉडल को टेस्ट करें।

सर्वर

GPU सर्वर: एक चुनें और एक लोकेशन

कीमतें आपकी चुनी हुई लोकेशन के साथ बदलती हैं। लंबी अवधि पर 50% तक की छूट।

Location
GPU

Small: 1x RTX 4090, 24 GB

$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

छोटे और मध्यम आकार के मॉडल, और 4-बिट पर 32B के लिए उपयुक्त।

Configure and order
Location
लोकप्रिय
GPU

Medium: 1x RTX 5090, 32 GB

$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

कॉन्टेक्स्ट और बड़े क्वांटाइज़्ड मॉडल के लिए अधिक गुंजाइश।

Configure and order
Location
GPU

Large: 1x H100, 80 GB

$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

4-बिट पर 70B मॉडल, या मध्यम आकार के लिए 8-बिट।

Configure and order
Location
GPU

X-Large: 2x H100, 160 GB

$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

बहुत बड़े मॉडल और 16-बिट पर मध्यम आकार के मॉडल।

Configure and order
इसे कैसे चलाएँ

मॉडल सर्व करने का सॉफ़्टवेयर

  • Ollama या llama.cpp क्वांटाइज़्ड मॉडल चलाने और लोकल API देने के सरल तरीक़े हैं। एक यूज़र के लिए अच्छी शुरुआत।
  • vLLM एक GPU पर एक साथ कई रिक्वेस्ट सर्व करने के लिए बना है। जब कई लोग या ऐप सर्वर साझा करें तब इस्तेमाल करें।
  • Open WebUI जैसा वेब इंटरफ़ेस दोनों में से किसी के सामने लग सकता है, HTTPS और लॉगिन वाले रिवर्स प्रॉक्सी के पीछे।

जो भी चुनें, बिना ऑथेंटिकेशन के मॉडल API को इंटरनेट पर न खोलें। हमारी वॉकथ्रू GPU सर्वर पर LLM चलाएँ में है।

“प्राइवेट” का क्या मतलब है और क्या नहीं

आपके प्रॉम्प्ट आपके किराए के सर्वर पर रहते हैं और GPU कोई और साझा नहीं करता। वे किसी मॉडल वेंडर को नहीं भेजे जाते। सर्वर अब भी हमारे द्वारा होस्ट किया जाता है, हम आपके सर्वर के अंदर की निगरानी या लॉगिंग नहीं करते, और हमारी शर्तों के नियम आपके चलाए हर चीज़ पर लागू होते हैं, जिसमें आपके बनाए और प्रकाशित किए गए कंटेंट भी शामिल हैं। डाउनलोड किए मॉडल के लाइसेंस का पालन करना आपकी ज़िम्मेदारी है।

ख़ुद होस्ट करें या API इस्तेमाल करें

प्राइवेट GPU सर्वर कब समझदारी है

तब अच्छा विकल्प जब

  • आप ऐसे दस्तावेज़ प्रोसेस करते हैं जिन्हें किसी वेंडर को नहीं भेजना चाहते
  • आप मॉडल का भारी उपयोग करते हैं, इसलिए तय मासिक क़ीमत प्रति-टोकन बिलिंग से सस्ती पड़ती है
  • आप मॉडल और सेटिंग्स ख़ुद चुनना चाहते हैं
  • आप बिना कार्ड या ID के भुगतान करना चाहते हैं

API बेहतर हो सकता है जब

  • आप मॉडल का कम उपयोग करते हैं: खाली पड़े GPU का भी एक महीने का ख़र्च आता है
  • आपको सबसे बड़े प्रोप्राइटरी मॉडल चाहिए, जिन्हें ख़ुद होस्ट नहीं किया जा सकता
  • आप सर्वर का रखरखाव नहीं करना चाहते
  • आपका मॉडल उस मेमोरी में नहीं आता जिसे आप वहन कर सकते हैं
FAQ

प्राइवेट LLM होस्टिंग के सवाल

01क्या मैं किराए के GPU सर्वर पर अपना LLM चला सकता हूँ?

हाँ, अगर आप मॉडल के लाइसेंस का पालन करें। ऐसा सर्वर चुनें जिसकी GPU मेमोरी में मॉडल कुछ गुंजाइश के साथ आए, Ollama या vLLM जैसा सर्विंग टूल इंस्टॉल करें और API को सुरक्षित करें।

0270B मॉडल के लिए मुझे कितनी VRAM चाहिए?

मोटे तौर पर 4-बिट पर 35 GB वेट्स, 8-बिट पर 70 GB और 16-बिट पर 140 GB, साथ में वर्किंग मेमोरी के लिए लगभग 20%। इस अनुमान से 4-बिट 70B मॉडल को 80 GB का H100 चाहिए, 24 या 32 GB का कार्ड नहीं।

037B या 8B मॉडल के लिए कौन-सा GPU सर्वर सबसे अच्छा है?

RTX 4090 सर्वर उन्हें तालिका की किसी भी प्रेसिज़न पर समा लेता है, और सबसे सस्ता $109.25 प्रति माह है। बड़े मॉडल को अधिक मेमोरी चाहिए।

04क्या प्राइवेट LLM होस्टिंग का मतलब सेंसरशिप-रहित है?

नहीं। इसका मतलब है कि आप अपने सर्वर पर मॉडल चुनते और चलाते हैं। आप जो बनाते और प्रकाशित करते हैं वह अब भी क़ानून और हमारी शर्तों के दायरे में है।

05क्या मुझे KYC चाहिए?

नहीं। लॉगिन जनरेट करें और क्रिप्टो से भुगतान करें। देखें बिना KYC GPU सर्वर।

06GPU सर्वर का बिल कैसे बनता है?

आपके प्रीपेड बैलेंस से मासिक, लंबी अवधि पर 50% तक की छूट के साथ। देखें क़ीमतें।

आपका मॉडल, आपका सर्वर

GPU चुनें, क्रिप्टो से भुगतान करें, root के रूप में लॉग इन करें। न ID, न कार्ड।