OffshoreVps
RTX 4090 · 5090 · H100 开放权重模型 无需 KYC

私有 LLM 托管:在你掌控的 GPU 服务器上运行开放模型

当你自己运行开放权重模型时,提示词和文档会发送到你租用的服务器,而不是第三方 API。决定一切的问题是模型能否放进 GPU 显存。本页给出计算方法和对应的服务器,并附真实价格。

MoneroBitcoinTether (USDT)EthereumUSD CoinSolanaTRON
无需 KYC 使用加密货币支付 完整 root GPU 服务器 10 个机房

Page by the OffshoreVps teamUpdated 价格读取自实时目录

能放下吗

哪个模型适合哪台 GPU 服务器

经验法则:权重 = 参数量 × 每个权重的字节数,再加约 20% 的工作内存。实际需求随上下文长度、批大小和软件而变化。

模型和精度估算内存1x RTX 4090(24 GB)1x RTX 5090(32 GB)1x H100 (80 GB)2x H100 (160 GB)
8B 参数,16 位~20 GB放得下放得下放得下放得下
8B 参数,8 位~10 GB放得下放得下放得下放得下
8B 参数,4 位~5 GB放得下放得下放得下放得下
32B 参数,16 位~77 GBnono放得下放得下
32B 参数,8 位~39 GBnono放得下放得下
32B 参数,4 位~20 GB放得下放得下放得下放得下
70B 参数,16 位~168 GBnononono
70B 参数,8 位~84 GBnonono放得下
70B 参数,4 位~42 GBnono放得下放得下
120B 参数,16 位~288 GBnononono
120B 参数,8 位~144 GBnonono放得下
120B 参数,4 位~72 GBnono放得下放得下

这些是用于规划的估算,不是基准测试。刚好放得下的模型给长提示词留的空间很少,所以请留出余量。量化模型会损失一些质量;请测试你自己的模型。

服务器

GPU 服务器:选一台并选择位置

价格随你选择的地点而变。更长的期限最高享 5 折。

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

适合小型和中型模型,以及 4 位的 32B。

Configure and order
Location
热门
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

为上下文和更大的量化模型留出更多余量。

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 位的 70B 模型,或中型模型的 8 位。

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

超大模型和 16 位的中型模型。

Configure and order
如何运行

用于提供模型服务的软件

  • Ollama 或 llama.cpp是运行量化模型并开放本地 API 的简单方式。适合单个用户起步。
  • vLLM专为在 GPU 上同时处理大量请求而构建。当多人或多个应用共用服务器时使用。
  • 像 Open WebUI 这样的网页界面可以放在两者前面,置于带 HTTPS 和登录的反向代理之后。

无论选择哪种,都不要在没有身份验证的情况下把模型 API 暴露到互联网。我们的教程见在 GPU 服务器上运行 LLM。

“私有”意味着什么,不意味着什么

你的提示词留在你租用的服务器上,没有其他人共用 GPU。它们不会发送给模型供应商。服务器仍由我们托管,我们不监控或记录你服务器内部的内容,我们条款中的规则适用于你运行的一切,包括你生成和发布的内容。遵守你所下载模型的许可证是你的责任。

自托管还是使用 API

私有 GPU 服务器何时合适

适合以下情况

  • 你处理的文档不想发送给供应商
  • 你大量使用模型,因此固定月费比按 token 计费更划算
  • 你想自己选择模型和设置
  • 你想在没有银行卡或证件的情况下付款

API 可能更合适的情况

  • 你很少使用模型:闲置的 GPU 仍要收一个月的费用
  • 你需要无法自托管的最大型专有模型
  • 你不想维护服务器
  • 你的模型放不进你能负担的内存
常见问题

私有 LLM 托管常见问题

01我可以在租用的 GPU 服务器上运行自己的 LLM 吗?

可以,只要你遵守模型的许可证。选择 GPU 显存能带余量容纳该模型的服务器,安装 Ollama 或 vLLM 之类的服务工具,并保护好 API。

0270B 模型需要多少 VRAM?

权重大约是 4 位 35 GB、8 位 70 GB、16 位 140 GB,再加约 20% 的工作内存。按此估算,4 位的 70B 模型需要 80 GB 的 H100,而不是 24 或 32 GB 的显卡。

037B 或 8B 模型最适合哪台 GPU 服务器?

RTX 4090 服务器可以容纳表中任何精度的这类模型,最便宜的是每月 $109.25。更大的模型需要更多内存。

04私有 LLM 托管意味着没有审查吗?

不是。它的意思是你在自己的服务器上选择并运行模型。你生成和发布的内容仍受法律和我们条款的约束。

05我需要 KYC 吗?

不需要。生成一个登录并用加密货币付款。请参阅无需 KYC 的 GPU 服务器。

06GPU 服务器如何计费?

每月从你的预付余额中扣费,较长期限最高可享 50% 折扣。请参阅价格。

你的模型,你的服务器

选一块 GPU,用加密货币付款,以 root 登录。无需证件,无需银行卡。