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RTX 4090 · 5090 · H100 Modelli a pesi aperti Senza KYC

Hosting LLM privato: esegui modelli aperti su un server GPU che controlli tu

Quando esegui da solo un modello a pesi aperti, i tuoi prompt e documenti vanno a un server che affitti, non a un'API di terzi. La domanda che decide tutto è se il modello entra nella memoria della GPU. Questa pagina ti dà il calcolo e il server corrispondente, con prezzi reali.

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Senza KYC Paga in cripto Root completo Server GPU 10 località

Page by the OffshoreVps teamUpdated Prezzi letti dal catalogo in tempo reale

Ci sta o no

Quale modello entra in quale server GPU

Regola pratica: pesi = parametri × byte per peso, più circa il 20% per la memoria di lavoro. Le esigenze reali variano con la lunghezza del contesto, la dimensione del batch e il software.

Modello e precisioneMemoria stimata1x RTX 4090 (24 GB)1x RTX 5090 (32 GB)1x H100 (80 GB)2x H100 (160 GB)
8B parametri, 16 bit~20 GBentraentraentraentra
8B parametri, 8 bit~10 GBentraentraentraentra
8B parametri, 4 bit~5 GBentraentraentraentra
32B parametri, 16 bit~77 GBnonoentraentra
32B parametri, 8 bit~39 GBnonoentraentra
32B parametri, 4 bit~20 GBentraentraentraentra
70B parametri, 16 bit~168 GBnononono
70B parametri, 8 bit~84 GBnononoentra
70B parametri, 4 bit~42 GBnonoentraentra
120B parametri, 16 bit~288 GBnononono
120B parametri, 8 bit~144 GBnononoentra
120B parametri, 4 bit~72 GBnonoentraentra

Sono stime per la pianificazione, non benchmark. Un modello che entra a malapena lascia poco spazio ai prompt lunghi, quindi lascia un margine. I modelli quantizzati perdono un po' di qualità; prova il tuo.

I server

Server GPU: scegline uno e una località

I prezzi cambiano con la sede scelta. Una durata più lunga ha fino al 50% di sconto.

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

Adatto a modelli piccoli e medi, e 32B a 4 bit.

Configure and order
Location
Popolare
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

Più margine per il contesto e per modelli quantizzati più grandi.

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

Un modello da 70B a 4 bit, oppure a 8 bit per quelli di taglia media.

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

Modelli molto grandi e modelli di taglia media a 16 bit.

Configure and order
Come eseguirlo

Software per servire un modello

  • Ollama o llama.cpp sono modi semplici per eseguire modelli quantizzati ed esporre un'API locale. Un buon inizio per un solo utente.
  • vLLM è pensato per servire molte richieste contemporaneamente su una GPU. Usalo quando più persone o app condividono il server.
  • Un'interfaccia web come Open WebUI può stare davanti a entrambi, dietro un reverse proxy con HTTPS e un login.

Qualunque cosa tu scelga, non esporre l'API del modello a internet senza autenticazione. La nostra guida è in eseguire LLM su un server GPU.

Cosa significa e cosa non significa “privato”

I tuoi prompt restano su un server che affitti e nessun altro condivide la GPU. Non vengono inviati a un fornitore di modelli. Il server è comunque ospitato da noi, non monitoriamo né registriamo ciò che accade dentro i tuoi server, e le regole dei nostri termini si applicano a tutto ciò che esegui, compreso ciò che generi e pubblichi. Sei responsabile del rispetto della licenza del modello che scarichi.

Self-hosting o usare un'API

Quando ha senso un server GPU privato

Va bene quando

  • Elabori documenti che non vuoi inviare a un fornitore
  • Usi molto il modello, quindi un prezzo mensile fisso batte la fatturazione per token
  • Vuoi scegliere il modello e le impostazioni
  • Vuoi pagare senza carta né documento

Un'API può essere meglio quando

  • Usi un modello di rado: una GPU inattiva costa comunque un mese
  • Ti servono i modelli proprietari più grandi, che non si possono ospitare in autonomia
  • Non vuoi mantenere un server
  • Il tuo modello non entra nella memoria che puoi permetterti
FAQ

Domande sull'hosting LLM privato

01Posso eseguire il mio LLM su un server GPU affittato?

Sì, se rispetti la licenza del modello. Scegli un server la cui memoria GPU contenga il modello con un po' di margine, installa uno strumento di serving come Ollama o vLLM e proteggi l'API.

02Di quanta VRAM ho bisogno per un modello da 70B?

Circa 35 GB di pesi a 4 bit, 70 GB a 8 bit e 140 GB a 16 bit, più circa il 20% per la memoria di lavoro. Secondo questa stima, un modello da 70B a 4 bit richiede una H100 da 80 GB, non una scheda da 24 o 32 GB.

03Quale server GPU è migliore per un modello da 7B o 8B?

Il server con RTX 4090 li ospita a qualsiasi precisione della tabella, e il più economico costa $109.25 al mese. I modelli più grandi richiedono più memoria.

04L'hosting LLM privato significa senza censura?

No. Significa che scegli ed esegui il modello sul tuo server. Ciò che generi e pubblichi è comunque coperto dalla legge e dai nostri termini.

05Mi serve il KYC?

No. Genera un login e paga in cripto. Vedi server GPU senza KYC.

06Come vengono fatturati i server GPU?

Ogni mese dal tuo saldo prepagato, con fino al 50% di sconto sulle durate più lunghe. Vedi i prezzi.

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