本指南提供了一个在按小时租用的GPU上运行大型语言模型（LLM）的分步清单，这是一种比拥有专用硬件更具成本效益的替代方案。它详细介绍了如何根据模型大小和VRAM需求选择GPU，使用`nvidia-smi`验证设置，并使用Ollama等工具部署模型（例如`llama3.1:8b`）或使用vLLM部署与OpenAI兼容的API（例如`Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct`等模型）。该指南强调及时关闭租用资源以避免持续成本，并指出即使在空闲时，存储卷也会产生单独的费用。 AI
影响 使个人和小型团队能够在没有大量硬件投资的情况下试验大型语言模型。
排序理由 该项目是关于如何使用云GPU租赁服务运行LLM的指南，而不是新模型发布或重大的行业发展。
- graphics processing unit
- Hostinger
- llama3.1:8b
- Ollama
- Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
- RunPod
- virtual private server
- vLLM
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