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RTX 4090 · 5090 · H100 Open-Weight-Modelle Ohne KYC

Privates LLM-Hosting: offene Modelle auf einem GPU-Server betreiben, den Sie kontrollieren

Wenn Sie ein Open-Weight-Modell selbst betreiben, gehen Ihre Prompts und Dokumente an einen Server, den Sie mieten, nicht an eine Drittanbieter-API. Die Frage, die alles entscheidet, ist, ob das Modell in den GPU-Speicher passt. Diese Seite liefert Ihnen die Rechnung und den passenden Server, mit echten Preisen.

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Ohne KYC Zahlung in Krypto Voller Root-Zugriff GPU-Server 10 Standorte

Page by the OffshoreVps teamUpdated Preise aus dem Live-Katalog gelesen

Passt es

Welches Modell auf welchen GPU-Server passt

Faustregel: Gewichte = Parameter × Bytes pro Gewicht, plus etwa 20 % für den Arbeitsspeicher. Der tatsächliche Bedarf hängt von Kontextlänge, Batch-Größe und Software ab.

Modell und GenauigkeitGeschätzter Speicher1x RTX 4090 (24 GB)1x RTX 5090 (32 GB)1x H100 (80 GB)2x H100 (160 GB)
8B Parameter, 16 Bit~20 GBpasstpasstpasstpasst
8B Parameter, 8 Bit~10 GBpasstpasstpasstpasst
8B Parameter, 4 Bit~5 GBpasstpasstpasstpasst
32B Parameter, 16 Bit~77 GBnonopasstpasst
32B Parameter, 8 Bit~39 GBnonopasstpasst
32B Parameter, 4 Bit~20 GBpasstpasstpasstpasst
70B Parameter, 16 Bit~168 GBnononono
70B Parameter, 8 Bit~84 GBnononopasst
70B Parameter, 4 Bit~42 GBnonopasstpasst
120B Parameter, 16 Bit~288 GBnononono
120B Parameter, 8 Bit~144 GBnononopasst
120B Parameter, 4 Bit~72 GBnonopasstpasst

Das sind Schätzungen zur Planung, keine Benchmarks. Ein Modell, das gerade so passt, lässt wenig Platz für lange Prompts, planen Sie also Reserve ein. Quantisierte Modelle verlieren etwas Qualität; testen Sie Ihres.

Die Server

GPU-Server: Wählen Sie einen und einen Standort

Die Preise ändern sich mit dem gewählten Standort. Eine längere Laufzeit bringt bis zu 50 % Rabatt.

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

Passt für kleine und mittelgroße Modelle sowie 32B mit 4 Bit.

Configure and order
Location
Beliebt
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

Mehr Spielraum für Kontext und größere quantisierte Modelle.

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

Ein 70B-Modell mit 4 Bit oder mittelgroße Modelle mit 8 Bit.

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

Sehr große Modelle und mittelgroße Modelle mit 16 Bit.

Configure and order
So betreiben Sie es

Software zum Bereitstellen eines Modells

  • Ollama oder llama.cpp sind einfache Wege, quantisierte Modelle zu betreiben und eine lokale API bereitzustellen. Ein guter Start für einen einzelnen Nutzer.
  • vLLM ist dafür gebaut, viele Anfragen gleichzeitig auf einer GPU zu bedienen. Nutzen Sie es, wenn sich mehrere Personen oder Apps den Server teilen.
  • Eine Weboberfläche wie Open WebUI kann vor beiden sitzen, hinter einem Reverse Proxy mit HTTPS und Login.

Wofür Sie sich auch entscheiden: Setzen Sie die Modell-API nicht ohne Authentifizierung dem Internet aus. Unsere Anleitung finden Sie unter LLMs auf einem GPU-Server betreiben.

Was “privat” bedeutet und was nicht

Ihre Prompts bleiben auf einem Server, den Sie mieten, und niemand sonst teilt sich die GPU. Sie werden nicht an einen Modellanbieter gesendet. Der Server wird weiterhin von uns gehostet, wir überwachen oder protokollieren nicht, was in Ihren Servern geschieht, und die Regeln in unseren Bedingungen gelten für alles, was Sie betreiben, einschließlich dessen, was Sie erzeugen und veröffentlichen. Sie sind dafür verantwortlich, die Lizenz des heruntergeladenen Modells einzuhalten.

Selbst hosten oder eine API nutzen

Wann ein privater GPU-Server sinnvoll ist

Passt gut, wenn

  • Sie verarbeiten Dokumente, die Sie keinem Anbieter schicken möchten
  • Sie nutzen das Modell intensiv, sodass ein monatlicher Pauschalpreis die Abrechnung pro Token schlägt
  • Sie möchten Modell und Einstellungen selbst wählen
  • Sie möchten ohne Karte oder Ausweis bezahlen

Eine API kann besser sein, wenn

  • Sie ein Modell selten nutzen: Eine ungenutzte GPU kostet trotzdem einen Monat
  • Sie die größten proprietären Modelle brauchen, die sich nicht selbst hosten lassen
  • Sie keinen Server warten möchten
  • Ihr Modell nicht in den Speicher passt, den Sie sich leisten können
FAQ

Fragen zum privaten LLM-Hosting

01Kann ich mein eigenes LLM auf einem gemieteten GPU-Server betreiben?

Ja, wenn Sie die Lizenz des Modells einhalten. Wählen Sie einen Server, dessen GPU-Speicher mit etwas Reserve zum Modell passt, installieren Sie ein Serving-Tool wie Ollama oder vLLM und sichern Sie die API ab.

02Wie viel VRAM brauche ich für ein 70B-Modell?

Grob 35 GB Gewichte bei 4 Bit, 70 GB bei 8 Bit und 140 GB bei 16 Bit, plus etwa 20 % für den Arbeitsspeicher. Nach dieser Schätzung braucht ein 70B-Modell mit 4 Bit eine H100 mit 80 GB, keine Karte mit 24 oder 32 GB.

03Welcher GPU-Server ist am besten für ein 7B- oder 8B-Modell?

Der RTX-4090-Server fasst sie in jeder Genauigkeit der Tabelle, und der günstigste kostet $109.25 im Monat. Größere Modelle brauchen mehr Speicher.

04Bedeutet privates LLM-Hosting unzensiert?

Nein. Es bedeutet, dass Sie das Modell wählen und auf Ihrem eigenen Server betreiben. Was Sie erzeugen und veröffentlichen, unterliegt weiterhin dem Gesetz und unseren Bedingungen.

05Brauche ich KYC?

Nein. Erzeugen Sie einen Login und zahlen Sie in Krypto. Siehe GPU-Server ohne KYC.

06Wie werden GPU-Server abgerechnet?

Monatlich von Ihrem Prepaid-Guthaben, mit bis zu 50 % Rabatt bei längeren Laufzeiten. Siehe Preise.

Ihr Modell, Ihr Server

Wählen Sie eine GPU, zahlen Sie in Krypto, melden Sie sich als Root an. Keine ID, keine Karte.