أي GPU يشغّل أي نموذج · Llama
أي GPU يشغّل Llama 3.1 8B
يحتاج Llama 3.1 8B (8B) إلى نحو 16 GB من VRAM كأوزان FP16، ونحو 4.9 GB عند Q4_K_M، قبل احتساب ذاكرة KV cache لنافذة السياق. يسرد الجدول البطاقات المتاحة على cloudgpu.app حسب فئة VRAM، وما إذا كان النموذج يتسع فيها، والسعر الذي ستُفوتر به فعليًا، وفق بيانات 2026-11-04.
البطاقة المقترحة: RTX 3090 24G (24 GB) بسعر $0.29 في الساعة، مع VRAM كافية لهذا النموذج.
| VRAM | البطاقات | السعر بالساعة | الملاءمة |
|---|---|---|---|
| 24 GB | RTX 3090 24G · RTX 4090D 24G · RTX 4090 24G | $0.29 – $0.39/h | يتسع FP16 is tight; Q4 runs comfortably with 64k context |
| 32 GB | RTX 5090 32G | $0.69/h | يتسع FP16 fits with room for long context |
| 48 GB | RTX A6000 48G · RTX 4090 48G | $0.49 – $0.69/h | يتسع FP16 with long context or several concurrent sessions |
| 80 GB | A800 80G · A100 80G | $1.19 – $1.59/h | يتسع FP16 with batching |
| 96 GB | H20 96G · RTX PRO 6000 96G | $1.29 – $1.79/h | يتسع FP16 with batching |
الأسعار هي أسعار القائمة على cloudgpu.app وفق بيانات 2026-11-04 بتوقيت بكين، وتساوي ما يحتسبه نظام الفوترة؛ وآخر تحقق من أرقام VRAM كان في 2026-09-08.
كيفية قراءة الجدول
يُقدَّر "يتسع" لأوزان Q4_K_M مع نافذة سياق عملية؛ ويحتاج FP16 إلى ضعف VRAM تقريبًا. وتوضح الملاحظة أسفل كل حكم مقدار السياق المتاح لك.
بطاقات مراكز البيانات (80 GB و96 GB) ليست رخيصة على cloudgpu.app. فإذا كان النموذج يتسع في بطاقة استهلاكية، فالبطاقة الاستهلاكية خيار أوفر. والأسعار هنا هي الأرقام نفسها التي يحتسبها نظام الفوترة.
أسئلة حول تشغيل Llama 3.1 8B
ما مقدار VRAM الذي يحتاجه Llama 3.1 8B؟
يحتوي Llama 3.1 8B على 8B من المعاملات. تشغل أوزان FP16 نحو 16 GB؛ وعند Q4_K_M تشغل الأوزان نحو 4.9 GB. أضف من 1 إلى 8 GB لذاكرة KV cache حسب طول السياق وحجم الدفعة.
أي GPU أستأجر لتشغيل Llama 3.1 8B؟
على cloudgpu.app، البطاقة التي نقترحها لـ Llama 3.1 8B هي RTX 3090 24G بسعة 24 GB بسعر $0.29 في الساعة (FP16 is tight; Q4 runs comfortably with 64k context). الأسعار وفق بيانات 2026-11-04؛ والتوفر المباشر على /deploy.
هل يمكنني تشغيل Llama 3.1 8B على RTX 4090 بسعة 24 GB؟
نعم. على بطاقة 24 GB: FP16 is tight; Q4 runs comfortably with 64k context. سعر RTX 4090 24 GB هو $0.39 في الساعة على cloudgpu.app؛ أما RTX 3090 24 GB بسعر $0.29 في الساعة فلها سعة VRAM نفسها، وهي أبطأ لكن أقل سعرًا.
كم تكلفة تشغيل Llama 3.1 8B بالساعة على cloudgpu.app؟
بدءًا من $0.29 في الساعة على RTX 3090 24G، مع فوترة بالدقيقة. يكلّف اختبار مدته 20 دقيقة نحو $0.10؛ ويُحجز مبلغ ساعة واحدة مسبقًا أثناء تشغيل المثيل، وتعود الدقائق غير المستخدمة إلى رصيدك عند حذف المثيل. وتكلّف البطاقات في فئات VRAM الأعلى أكثر؛ ويسرد الجدول أعلاه كلًا منها.
كيف أبدأ تشغيل Llama 3.1 8B على GPU مستأجر؟
افتح استئجار GPU، واختر قالب Ollama وبطاقة من الجدول أعلاه. يأتي المثيل مع نقطة نهاية HTTPS عامة؛ ثم شغّل "ollama pull llama3.1:8b" في الطرفية، أو اطلب النموذج "llama3.1:8b" عبر API وسينزّله Ollama عند أول استخدام.
هل أحتاج إلى بطاقة ائتمان أو حساب صيني؟
لا يلزم حساب صيني ولا رقم هاتف ولا هوية. يمكنك الدفع بالبطاقة (Visa أو Mastercard، بأي مبلغ بدءًا من 5$) أو USDT (TRC-20).