หากคุณกำลังตัดสินใจ H100 กับ RTX 4090 สำหรับ AI โปรดจำไว้ว่า “เกณฑ์มาตรฐาน” ส่วนใหญ่ไม่สำคัญจนกว่าโมเดลและแคชของคุณจะพอดีกับ VRAM จริงๆ RTX 4090 คือจุดที่น่าสนใจสำหรับงานที่มี GPU เดี่ยวซึ่งมีขนาดไม่เกิน 24 GB
H100 คือสิ่งที่คุณเข้าถึงได้เมื่อคุณต้องการโมเดลที่ใหญ่กว่า การทำงานพร้อมกันที่สูงขึ้น การแยกผู้ใช้หลายราย หรือใช้เวลาน้อยลงในการทำยิมนาสติกความจำ
ฉันจะแจกแจงรายละเอียดตามปริมาณงาน แสดงประเภทการวัดประสิทธิภาพ จากนั้นให้แผนการทดสอบที่รวดเร็วซึ่งคุณสามารถรันบนสแต็กของคุณเองได้
คำตอบด่วน: H100 กับ RTX 4090 สำหรับปริมาณงาน AI
H100 ชนะสำหรับการฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่และการให้บริการอย่างจริงจัง เนื่องจากนำพูล HBM ขนาดใหญ่ แบนด์วิดท์หน่วยความจำที่สูงมาก NVLink และ MIG มาแยกกัน RTX4090 ดีกว่าสำหรับ “ฉันต้องการความเร็ว GPU เดี่ยวที่ยอดเยี่ยมในราคาที่ดีกว่า” ตราบใดที่ปริมาณงานของคุณพอดีกับ 24 GB โดยไม่มีการประนีประนอมอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลจำเพาะและคุณสมบัติของแพลตฟอร์มทำให้สิ่งนี้ค่อนข้างตรงไปตรงมา
นี่คือรายการเลือกด่วนตามบุคคล:
- เครื่องมือสร้าง LLM ในพื้นที่ (Solo Dev / Student): RTX 4090 จนกว่า VRAM จะกลายเป็นคอขวด
- วิศวกร ML เริ่มต้น (จัดส่ง MVP): RTX 4090 สำหรับการให้บริการในระยะเริ่มต้นและการปรับแต่งอย่างละเอียด H100 เมื่อคุณต้องการการทำงานพร้อมกันที่เสถียรหรือรุ่นที่ใหญ่กว่า
- นักวิจัยประยุกต์ (การทดลองมากมาย): H100 หากคุณกดปุ่ม OOM, แบทช์แคป หรือบริบทแบบยาว
- ทีมงานฝ่ายผลิต / แพลตฟอร์ม (ให้บริการหลายผู้เช่า): H100 สำหรับการแบ่งส่วน MIG พื้นที่ด้านบนที่สูงขึ้น และการปรับขนาดที่ราบรื่นยิ่งขึ้น
ด้วยกรอบดังกล่าว ส่วนที่เหลือของบทความนี้จะเกี่ยวกับขีดจำกัดที่ผู้คนพบเจอในชีวิตจริง และวิธีที่ตัวเลขเกณฑ์มาตรฐานสอดคล้องกับพวกเขา
คำถามเกณฑ์มาตรฐานเดียวที่ต้องพิจารณา: อะไรต้องพอดีกับ VRAM
กระทู้ส่วนใหญ่เกี่ยวกับ H100 กับ RTX 4090 เป็นอาร์กิวเมนต์ VRAM ในทางเทคนิค ในงาน LLM นั้น VRAM จะถูกกินโดย น้ำหนัก, การเปิดใช้งาน ระหว่างการฝึกอบรม สถานะของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ ในการฝึกอบรม และ แคช KV ในระหว่างการอนุมาน อันสุดท้ายคืออันที่ผู้คนไม่คาดคิดจริงๆ เพราะมันเติบโตตามบริบทที่ยาวและเกิดขึ้นพร้อมกัน
ตารางด้านล่างมีเจตนาให้อยู่ในระดับสูง เนื่องจากความพอดีที่แน่นอนนั้นขึ้นอยู่กับกรอบงาน ความแม่นยำ และค่าใช้จ่าย
นี่คือ "มันพอดีถ้าไม่มีดราม่า?" ดู:
| ภาระงาน | Single-GPU Reality ทั่วไปบน RTX 4090 (24 GB) | Single-GPU Reality ทั่วไปบน H100 (80–94 GB) |
| การอนุมาน 7B LLM (FP16 / BF16) | มักจะดี | พื้นที่ส่วนหัวที่สะดวกสบาย |
| การอนุมาน 13B LLM | มักจะแน่น ขึ้นอยู่กับบริบท | มักจะดี |
| การอนุมานระดับ 70B | ต้องการปริมาณ/ออฟโหลดจำนวนมาก | สมจริงมากยิ่งขึ้น |
| การอนุมาน SD/SDXL + ชุดข้อมูลขนาดเล็ก | มักจะดี | ดี แถมมีพื้นที่ว่างบนแบตช์มากขึ้น |
| ให้บริการพร้อมกับการทำงานพร้อมกันที่สูงขึ้น | แรงดันแคช KV แสดงอย่างรวดเร็ว | พื้นที่มากขึ้น มีเสถียรภาพมากขึ้นภายใต้ภาระหนัก |
หากคุณต้องการรายชื่อ GPU ที่กว้างขึ้น (ไม่ใช่แค่สองรายการนี้) บทสรุปของเรา GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในปี 2025 เป็นตารางอ้างอิงที่มีประโยชน์สำหรับ VRAM และแบนด์วิดท์หน่วยความจำใน AI GPU ทั่วไป
เมื่อคุณรู้ว่าปริมาณงานของคุณเหมาะสมแล้ว สิ่งต่อไปที่จะตัดสินว่ารู้สึก "ราบรื่น" เพียงใดก็คือแบนด์วิธหน่วยความจำ
แบนด์วิดท์: ทำไม HBM ถึงรู้สึกแตกต่าง
การพูดคุยถึงประสิทธิภาพของ AI จำนวนมากได้รับการแก้ไขที่จุดสูงสุดของการประมวลผล แต่หม้อแปลงมีความไวอย่างยิ่งต่อการเคลื่อนไหวของหน่วยความจำ ข้อได้เปรียบของ H100 คือการจับคู่พูล HBM ขนาดใหญ่กับแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่สูงมาก รวมถึงแบนด์วิดท์ NVLink และการแบ่งพาร์ติชัน MIG ที่ฝั่งแพลตฟอร์ม
ภาพรวมข้อมูลจำเพาะ
ข้อมูลจำเพาะจะไม่เลือก GPU สำหรับคุณ แต่จะอธิบายว่าทำไมปริมาณงานเดียวกันจึงรู้สึกง่ายบนการ์ดใบหนึ่งและคับแคบในอีกใบหนึ่ง สแน็ปช็อตนี้แสดงสิ่งที่ส่งผลต่อการฝึกอบรม LLM การอนุมาน และพฤติกรรมการให้บริการมากที่สุด
| ข้อมูลจำเพาะ | H100 (SXM/NVL) | RTX4090 |
| วีแรม | 80 GB / 94 GB | 24 GB |
| แบนด์วิธหน่วยความจำ | 3.35–3.9 TB/วินาที | GDDR6X (จำกัดความจุที่ 24 GB) |
| เชื่อมต่อถึงกัน | NVLink + PCIe Gen5 | PCIe (แพลตฟอร์มผู้บริโภค) |
| หลายอินสแตนซ์ | อินสแตนซ์ MIG สูงสุด 7 รายการ | ไม่มี |
การอ้างอิงข้อมูลจำเพาะ: NVIDIAH100, NVIDIA® RTX4090.
สิ่งนี้แปลว่าอะไรในทางปฏิบัติ:
- หากคุณกำลังพยายามเพิ่มขนาดแบทช์หรือความยาวบริบท H100 มีแนวโน้มว่าจะคงความเสถียรได้นานขึ้นก่อนที่คุณจะต้องเสียสมดุล
- หากคุณให้บริการคำขอหลายรายการในคราวเดียว H100 จะมี “พื้นที่พักหน่วยความจำ” มากขึ้น ดังนั้นคุณจะไม่ได้รับความล่าช้าที่ผิดพลาดอย่างรวดเร็ว
- หากงานของคุณส่วนใหญ่เป็นผู้ใช้คนเดียว รุ่นเดียว และมีบริบทที่เรียบง่าย 4090 มักจะให้ความรู้สึกรวดเร็วและน่าพึงพอใจ
แบนด์วิดธ์ไม่ได้แทนที่การเปรียบเทียบที่ดี เป็นเพียงการอธิบายว่าทำไม GPU สองตัวจึงสามารถมองอย่างใกล้ชิดในการทดสอบแบบแคบ จากนั้นจึงแยกออกจากกันภายใต้ภาระงานจริง
เกณฑ์มาตรฐาน H100 เทียบกับ RTX 4090 ที่เชื่อถือได้
เกณฑ์มาตรฐานไม่เหมือนกันทั้งหมด และนั่นคือสาเหตุที่ "ตัวเลขของฉันไม่ตรงกับของคุณ" จึงเกิดขึ้นอยู่ตลอดเวลา สำหรับ H100 กับ RTX 4090จะช่วยแบ่งเกณฑ์มาตรฐานออกเป็นสองช่องทาง:
- เลน A (ความรู้สึกของชุมชน): llama.cpp-style tokens/sec tests and simple inference scripts.
- เลน B (ห้องสวีทมาตรฐาน): ผลลัพธ์สไตล์การฝึกอบรม MLPerf และ MLPerf Inference ซึ่งมุ่งเน้นไปที่กฎที่ทำซ้ำได้
สแนปชอตการอนุมานสไตล์ Llama.cpp
นี่เป็นแบบทดสอบที่คนทำที่บ้าน แล้วเถียงกันเป็นเวลาสามวัน มันมีประโยชน์เพราะมันสะท้อนถึง “ห่วงโซ่เครื่องมือที่แท้จริง” ที่ผู้สร้างหลายคนใช้ แต่ก็อาจอ่านผิดได้ง่ายหากคุณเพิกเฉยต่อความพอดีและความแม่นยำ
การเปรียบเทียบสไตล์ llama.cpp สาธารณะ แสดงให้เห็นว่า RTX 4090 ทำงานได้ดีมากกับโมเดลขนาดเล็กและการทำงานเชิงปริมาณ ในขณะที่โมเดลขนาดใหญ่ที่มีความแม่นยำสูงกว่าจะทะลุเพดาน VRAM ได้
นี่คือรูปแบบที่คุณควรคาดหวัง:
| แบบอย่าง | จีพียู | ผลลัพธ์ทั่วไป |
| คลาส 7B | RTX4090 | โทเค็นสูง/วินาที การอนุมานผู้ใช้คนเดียวที่ราบรื่น |
| คลาส 13B | RTX4090 | ยังคงดีอยู่ แต่บริบทและค่าใช้จ่ายเริ่มมีความสำคัญ |
| คลาส 70B | RTX4090 | ไม่พอดีโดยไม่มีปริมาณ/ออฟโหลดเชิงรุก |
| คลาส 70B | H100 | สมจริงยิ่งขึ้นมากในการรักษาผู้อยู่อาศัยและให้บริการได้อย่างน่าเชื่อถือ |
ประเด็นของตารางนี้ไม่ใช่ "4090 แย่" หรือ "เวทมนตร์ H100" เพดาน VRAM เป็นตัวกำหนดว่าคุณจะรักษาพื้นที่ไว้ได้มากน้อยเพียงใด และส่งผลต่อความเร็ว ความเสถียร และปริมาณการซ่อมแซมที่คุณจะทำ
หากคุณต้องโกนความยาวบริบทเพื่อรักษาชีวิตรอด นั่นคือช่วงเวลาที่การเปรียบเทียบนี้หยุดเป็นเพียงทฤษฎี
สิ่งที่ MLPerf เพิ่มเข้ามานั้นเกณฑ์มาตรฐานของฟอรัมไม่มี
MLPerf เกิดขึ้นเพราะ “สคริปต์และความรู้สึกแบบสุ่ม” จะไม่ทำงานเมื่อคุณทำการตัดสินใจมูลค่าหลายพันดอลลาร์ MLCommons ได้เพิ่ม ปริมาณงานสไตล์ gen-AI ที่ใหม่กว่า เมื่อเวลาผ่านไป และ MPerf ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ผลลัพธ์สามารถเปรียบเทียบข้ามระบบได้มากขึ้น
ทางด้านการฝึกซ้อม การเขียนบทความ MPerf Training v5.1 ของ NVIDIA เป็นตัวอย่างที่ดีของวิธีที่ผู้ขายรายงานเวลาในการฝึกอบรมพร้อมรายละเอียดเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมการส่งและกฎการวัดประสิทธิภาพที่พวกเขาปฏิบัติตาม
ช่องทางนี้จะไม่บอกคุณว่าการแจ้งเตือนส่วนตัวของคุณทำงานอย่างไร แต่เป็นการตรวจสอบความถูกต้องสำหรับการปรับขนาดระดับระบบและ “ฮาร์ดแวร์ประเภทนี้ทำงานอย่างไรภายใต้กฎเกณฑ์”
คราวนี้เรามาพูดถึงส่วนที่ส่งผลต่อการซื้อมากที่สุดคือเวลาและเงินที่ใช้ไปในการทำงานให้เสร็จ
ต้นทุน เวลา และต้นทุนโอกาส
มาก H100 กับ RTX 4090 การตัดสินใจมีกรอบเป็น "ราคาซื้อเทียบกับราคาเช่า" นั่นไม่ค่อยมีกรอบที่ถูกต้อง เฟรมที่ดีกว่าคือคุณใช้เวลากี่ชั่วโมงในการสร้างแบบจำลองที่คุณสามารถใช้ได้จริง และคุณใช้เวลาเท่าไรในการขจัดข้อจำกัดในการต่อสู้?
สถานการณ์ทั่วไปสามสถานการณ์แสดงให้เห็นถึงข้อดีข้อเสียที่ค่อนข้างชัดเจน
การปรับแต่งแบบละเอียดรายสัปดาห์สำหรับรุ่นขนาดเล็กถึงขนาดกลาง
หากการรันของคุณอยู่ภายใน 24 GB โดยไม่มีการประนีประนอมอย่างต่อเนื่อง เส้นทาง 4090 ก็ให้ความรู้สึกที่ยอดเยี่ยม คุณทำซ้ำได้อย่างรวดเร็ว ไม่จำเป็นต้องกำหนดเวลาคลัสเตอร์ และการตั้งค่าของคุณก็ทำได้ง่าย หากการดำเนินการทุกครั้งกลายเป็น "ชุดที่ต่ำกว่า ตัดบริบท แล้วลองใหม่" H100 จะเป็นแนวคิดที่สมเหตุสมผลกว่ามาก แม้ว่าจะมีต้นทุนสูงกว่าก็ตาม
ให้บริการด้วยความพร้อมกันอย่างแท้จริง
การทำงานพร้อมกันจะผลักดันแรงกดดันแคช KV อย่างรวดเร็ว นี่คือจุดที่ส่วนควบคุมส่วนหัวและแพลตฟอร์มของ H100 ตอบแทน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณต้องการเวลาแฝงที่คาดการณ์ได้
หากคุณยังคงตัดสินใจว่าเซิร์ฟเวอร์ GPU มีรูปร่างที่เหมาะสมหรือเหมาะสมกับการใช้งานของคุณหรือไม่ GPU VPS กับ CPU VPS การแยกย่อยเป็นวิธีที่มีประโยชน์ในการแมปปริมาณงานกับประเภทโครงสร้างพื้นฐาน ก่อนที่คุณจะใช้เวลาเพิ่มประสิทธิภาพสิ่งที่ไม่ถูกต้อง
งานฝึกอบรมที่ใหญ่กว่าพร้อมกำหนดเวลา
ทันทีที่คุณขยายขอบเขตเกินกว่าคนๆ เดียว หรือกล่องเดียว สิ่งที่น่าเบื่อคือสิ่งที่คุณต้องการมุ่งเน้น เช่น สภาพแวดล้อมที่มั่นคง โหมดความล้มเหลวน้อยลง และมีเวลาน้อยลงในการดูแลเด็กโดยทั่วไป นั่นคือสิ่งที่ H100 ได้รับการออกแบบมาเพื่อ
หากคุณยังคงรู้สึกขาดใจหลังจากอ่านหัวข้อนี้ ขั้นตอนต่อไปคือไม่ต้องอ่านเพิ่มเติม โดยจะดูว่าสแต็กของคุณมีพฤติกรรมอย่างไรในทางปฏิบัติ รวมถึงแรงเสียดทานของไดรเวอร์และปริมาณงานที่มีผู้ใช้หลายราย
ซอฟต์แวร์และการดำเนินการ: ไดรเวอร์ ความเสถียร ผู้ใช้หลายคน และการสนับสนุน
นี่เป็นส่วนที่แผนภูมิมาตรฐานส่วนใหญ่ข้ามไป แต่เป็นส่วนสำคัญของชีวิตประจำวัน
RTX 4090 ได้รับความนิยมเนื่องจากสามารถเข้าถึงได้และรวดเร็วสำหรับเวิร์กโฟลว์ AI จำนวนมาก ข้อดีก็คือเมื่อกรณีการใช้งานของคุณเติบโตขึ้น คุณมีแนวโน้มที่จะเข้าถึงขีดจำกัดของหน่วยความจำและรูปแบบการปรับขนาดที่ไม่ได้สร้างขึ้นสำหรับสภาพแวดล้อมที่ใช้ร่วมกันและมีผู้เช่าหลายราย
H100 ถูกสร้างขึ้นสำหรับคลัสเตอร์ MIG ถือเป็นเรื่องใหญ่สำหรับทีมแพลตฟอร์มเนื่องจากช่วยให้คุณสามารถแยก GPU หนึ่งตัวออกเป็นชิ้นแยกได้ ซึ่งช่วยลดปัญหา “เพื่อนบ้านที่มีเสียงดัง” และทำให้การวางแผนกำลังการผลิตง่ายขึ้นมาก ข้อมูลจำเพาะ H100 อย่างเป็นทางการของ NVIDIA แสดงรายการอินสแตนซ์ MIG สูงสุด 7 รายการ ขึ้นอยู่กับฟอร์มแฟคเตอร์
หากภาระงานของคุณเป็นเรื่องส่วนตัวและในท้องถิ่น คุณสามารถอยู่อย่างมีความสุขบนฝั่ง 4090 ได้นาน หากปริมาณงานของคุณเป็นแบบที่มีผู้ใช้หลายรายและต้องพบปะกับลูกค้า H100 คือวิธีที่ปลอดภัยกว่า
สรุปแล้วใครควรซื้ออะไร?
คุณควรเลือกอันไหนสำหรับภาระงานของคุณ
สำหรับ H100 กับ RTX 4090ในที่สุดตัวเลือกที่ถูกต้องก็คือตัวเลือกที่จะขจัดอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดของคุณ
LLM Builder ในพื้นที่ (Solo Dev / Student)
เลือก RTX 4090 หากส่วนใหญ่คุณอยู่ในช่วง 7B–13B ใช้งานการอนุมานเชิงปริมาณ ปรับแต่งด้วย RAG หรือใช้งาน SDXL เลื่อนขั้นเมื่อคุณใช้เวลาจัดการกับความทรงจำมากกว่าการสร้างสิ่งที่คุณตั้งใจจะสร้าง
Startup ML Engineer (จัดส่ง MVP)
หาก MVP ของคุณเป็นรุ่นเดียวที่มีปริมาณการใช้งานปานกลางและสวมใส่สบาย 4090 ถือเป็นการเริ่มต้นที่ดี หากคุณต้องการเวลาแฝงที่เสถียรภายใต้การเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว การทำงานพร้อมกันที่สูงขึ้น หรือมีปริมาณงานหลายรายการต่อโฮสต์ H100 คือเส้นทางที่สงบกว่า
นักวิจัยประยุกต์ (การทดลองมากมาย)
หากคุณถูกบังคับให้ประนีประนอมบ่อยครั้ง เช่น การลดขนาดชุดหรือทำยิมนาสติกที่มีความแม่นยำ H100 จะซื้อการทดลองที่สะอาดกว่าให้คุณและเดดรันน้อยลง
ทีมงานฝ่ายผลิต / แพลตฟอร์ม (ให้บริการหลายผู้เช่า)
H100 เรียกง่าย สาเหตุหลักมาจาก MIG และช่องว่างด้านบนที่สูงกว่าทำให้การวางแผนกำลังการผลิตง่ายขึ้น และลดรัศมีการระเบิดเมื่อมีบางสิ่งพุ่งสูงขึ้น
หากคุณยังคงไม่ต้องการจ่ายเงินด้านฮาร์ดแวร์ การเช่าคือวิธีที่ดีที่สุด
เส้นทางสายกลางที่ใช้งานได้จริง: เช่า GPU ก่อน จากนั้นจึงตัดสินใจ
วิธีชำระล้างที่สะอาดที่สุด H100 กับ RTX 4090 คือการวิ่ง ของคุณ แบบอย่าง, ของคุณ แจ้งและ ของคุณ ความยาวบริบทของฮาร์ดแวร์ทั้งสองคลาส จากนั้นเปรียบเทียบโทเค็น/วินาทีและเวลาแฝงส่วนท้ายภายใต้โหลด
นั่นคือเหตุผลที่เราสร้างมันขึ้นมา Cloudzy GPU VPSเนื่องจากคุณสามารถรับกล่อง GPU ได้ภายในไม่ถึงนาที ติดตั้งสแต็กของคุณด้วยการรูทแบบเต็ม และหยุดคาดเดาโดยอิงจากเกณฑ์มาตรฐานของผู้อื่น
นี่คือสิ่งที่คุณจะได้รับจากแผน GPU VPS ของเรา:
- NVIDIA GPU เฉพาะ (รวมถึงตัวเลือกคลาส RTX 4090 และ A100) เพื่อให้ผลลัพธ์ของคุณไม่เบี่ยงเบนไปจากเพื่อนบ้านที่มีเสียงดัง
- เครือข่ายสูงสุด 40 Gbps ในแผน GPU ทั้งหมด ซึ่งถือเป็นเรื่องใหญ่สำหรับการดึงชุดข้อมูล เวิร์กโฟลว์แบบหลายโหนด และการย้ายอาร์ติแฟกต์ไปรอบๆ อย่างรวดเร็ว
- ที่เก็บข้อมูล NVMe SSDบวก แรม DDR5 และตัวเลือก CPU ความถี่สูงในทุกระดับ ดังนั้นส่วนที่เหลือของกล่องจึงไม่ลาก GPU ลง
- การป้องกันดีดอส และก สถานะการออนไลน์ 99.95%งานที่ยาวนานจะไม่ถูกทำลายด้วยเสียงอินเทอร์เน็ตแบบสุ่ม
- การเรียกเก็บเงินรายชั่วโมง (มีประโยชน์สำหรับการวิ่งระยะสั้นระยะสั้น) และ รับประกันคืนเงินภายใน 14 วัน สำหรับการทดสอบที่มีความเสี่ยงต่ำ
เรียกใช้รายการตรวจสอบเกณฑ์มาตรฐานเดียวกันบนแผน RTX 4090 ก่อน จากนั้นทำซ้ำในแผนคลาส A100 เมื่อคุณผลักดันบริบทที่ใหญ่ขึ้น ความพร้อมกันที่สูงขึ้น หรือรุ่นที่ใหญ่กว่า หลังจากนั้นก็เลือกระหว่าง H100 กับ RTX 4090 มักจะชัดเจนจากบันทึกของคุณเอง
รายการตรวจสอบเกณฑ์มาตรฐาน: ดำเนินการของคุณเองใน 30 นาที
หากคุณต้องการการตัดสินใจที่สามารถปกป้องได้ ให้คว้าตัวเลขสี่ตัวจากสแต็คที่แน่นอนที่คุณวางแผนจะจัดส่ง:
- โทเค็น/วินาที ตามความยาวบริบทเป้าหมายของคุณ
- เวลาแฝง p95 พร้อมกันที่คุณคาดหวัง
- เฮดรูม VRAM ในช่วงที่ร้อนที่สุด
- ต้นทุนต่อการวิ่งที่เสร็จสมบูรณ์ ตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงสิ่งประดิษฐ์
การทดสอบควันขั้นต่ำด้วย vLLM มีลักษณะดังนี้:
pip install vllm transformers accelerate
python -m vllm.entrypoints.api_server \
--model meta-llama/Llama-3-8B-Instruct \
--dtype float16 \
--max-model-len 8192หากคุณต้องการทราบอย่างชัดเจนว่าคุณกำลังเช่าอะไรอยู่ โพสต์ของเราที่ GPU VPS คืออะไร? แสดงให้เห็นความแตกต่างระหว่างการเข้าถึง GPU โดยเฉพาะ การแชร์ vGPU และสิ่งที่ต้องตรวจสอบก่อนตัดสินใจเลือกแผน
