Számítsa ki a TPS-t a T1000 helyi AI modellek

NVIDIA 4 GB GDDR6 160 GB/s May 2021

Minden modell a katalógusunkban, amelyet ezzel a kártyával értékeltünk a kiválasztott kontextus hosszán és minimális minőségen. A sebesség egyetlen kérés becslése, amelyet ezen kártya memória sávszélessége és minden modell mérete alapján számoltak ki, miután tömörítették..

Kiszámítva ehhez a kártyához

97 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

DeciLM 6B

5.7B · Q3_K_M · 32.1 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

67.8 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy T1000?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

Több kontextus több MEMÓRIÁT jelent a beszélgetés gyorsítótárához. A sebesség egy friss beszélgetéshez való, és nem változik ezzel a beállítással..

Minimum minőség

Elrejti azokat a modelleket, amelyek csak ezen a ponton alá tömörítve férnének el..

Modellek keresése

Modell méret

Kiadott

Ismertesse a modelleket, amelyeket nem tud futtatni.

97 modellek megfelelnek

Számítás

						Kvantisálás	Illeszkedik
67.8 tok/s 58–81	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
67.8 tok/s 58–81	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
67.8 tok/s 41–108 · alacsony bizalom	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
67.8 tok/s 41–108 · alacsony bizalom	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
67.8 tok/s 41–108 · alacsony bizalom	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
67.8 tok/s 41–108 · alacsony bizalom	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
62.8 tok/s 38–100 · alacsony bizalom	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
61.6 tok/s 37–99 · alacsony bizalom	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
61.6 tok/s 37–99 · alacsony bizalom	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
61.6 tok/s 37–99 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
61.6 tok/s 37–99 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
56.5 tok/s 34–90 · alacsony bizalom	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
56.5 tok/s 34–90 · alacsony bizalom	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
56.5 tok/s 34–90 · alacsony bizalom	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
56.5 tok/s 34–90 · alacsony bizalom	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
55.1 tok/s 47–66	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	54k tokenek	Q8_0	Kényelmes
54.3 tok/s 33–87 · alacsony bizalom	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	Phi-1 ≈	1.3B	Oct 2023	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

T1000 Teljes specifikáció

Minden az erre a lapra vonatkozóan, rendezve aszerint, mennyire befolyásolja egy nyelvi modell futtatását, nem pedig aszerint, ahogyan egy specifikációs táblázat felsorolná. A MEMORY az első, mert ez határozza meg az eredményt; a többi a CONTEXT..

VRAM

A két specifikáció, ami meghatározza, hogy ezt a KÁRT mit tud futtatni és milyen gyorsan. A kapacitás határozza meg, hogy mely modellek férnek el; a sávszélesség határozza meg, hány token-t állítanak elő másodpercenként, miután elindultak.

Memóriaméret: 4 GB
Memória sávszélesség: 160 GB/s
Memória típus: GDDR6
Memória busz szélessége: 128 bit
Memória óra: 1.25 GHz

A chip

Melyik processor található az alaplapon és hogyan készült. Egy kisebb gyártási méret általában jobb teljesítményt jelent ugyanazon energiafelhasználás mellett.

Grafikus processzor: TU117
Architektúra: Turing
Generáció: Quadro Turing(Tx000)
Öntödé: TSMC
Feldolgozási méret: 12 nm
Tranzisztorok: 4.7 billion
Tranzisztor sűrűség: 23,500 K/mm²
Die méret: 200 mm²
Csomag: BGA-960
Kiadott: 6 May 2021

Órajel sebességek

Milyen gyorsan fut a processzor. Itt sokkal kevesebbet ér, mint egy játékbenchmarkon: a szöveg generálása a MEMÓRIA SÁVSZÉLESSÉG által korlátozott, így egy magasabb órajel alig mozdítja el az eredményt.

Alap óra: 1.07 GHz
Turbóóra: 1.4 GHz

Feldolgozó egységek

A chip mit tartalmaz. Ezek a grafikai teljesítményt hajtják, és főként egy hosszú prompt feldolgozása szempontjából számítanak, nem pedig a válasz előállítása szempontjából.

árnyékoló egységek: 896
Textúrázási egységek: 56
Render kimeneti egységek: 32
Streaming multiprocesszorok: 14
L1 gyorsítótár: 64 KB
L2 gyorsítótár: 1 MB

Elméleti teljesítmény

A lapra közzétett csúcsaritmetikai sebességek. Ezek olyan plafonok, amelyeket egy valódi munkaterhelés sem ér el, és a szöveg generálása csak ezek kis részét éri el, mert a memória korlátozza, nem az aritmetika.

Fél precizitás (FP16): 5 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32): 2.5 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64): 78.1 GFLOPS
Pixelek aránya: 45 GPixel/s
Textúra sebesség: 78 GTexel/s

A lap

Mi szükséges a kártya fizikális telepítéséhez és működtetéséhez - azok a gyakorlati korlátok, amelyek eldöntik, hogy illeszkedik-e a már meglévő géphez.

Teljesítményfelvétel (TDP): 50 W
Javasolt tápegység: 250 W
Áramellátó csatlakozók: None
Busz interfész: PCIe 3.0 x16
Bővítőhely szélessége: Single-slot
Dimenziók: 156 mm
Kimenetek megjelenítése: 4x mini-DisplayPort 1.4a

Szoftver-támogatás

Mely grafikai és számítási interfészeket támogat a kártya. A CUDA számítási képesség az, amely hatással van a következtetésre: 7.0 alatt nincsenek tensor magok, és a modern következtetési szoftver lassabb kódutakra tér vissza.

CUDA számítási képesség: 7.5
DirectX: 12.1
OpenGL: 4.6
Vulkan: 1.4
OpenCL: 3.0
Shader modell: 6.8

Lista

Hol lehet venni egy T1000

Jelenleg egyetlen forgalmazó sem listázza ezt a kártyát. A listák olyan forgalmazóktól származnak, akik közvetlenül itt publikálják őket. — böngészés a forgalmazói könyvtárban látni, hogy ki mit árul.

Mit jelentenek a számok

Mit jelent a memóriaalrendszer az AI számára

VRAM

4 GB

Sávszélesség

160 GB/s

Legnagyobb modell

DeciLM 6B

T1000 csak hordoz 4 GB -nak GDDR6. Ez korlátozza a katalógus kisebb végére, és egy modellnek teljesen bele kell férnie, mielőtt bármilyen kimenetet generál. Egy futás valójában körülbelül 3.6 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 160 GB/s egy buszon keresztül a 128 bit. A Sávszélesség ennek a kártyának a valódi korlátozása. Minden token megköveteli az egész modell kiolvasását a memóriából, így egy nagy modell lassúnak tűnik itt, még akkor is, ha belefér.

A sávszélesség a óra szorozva az busz szélességgel, és ez a KÁRTYA az memória órajelét 1.25 GHz. Mindkét fél fontos, és egyik sem látható egy játéktesztben.

A gyakorlatban ez a kombináció a következőnél végződik DeciLM 6B, 5.7B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 32.1 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

T1000 a grafikus feldolgozón van építve TU117, az architektúra használatával Turing ból NVIDIA, a generáció részeként Quadro Turing(Tx000).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 12 , egy kockával, amely méri 200 mm², tartás 4.7 billion Tranzisztorok. Egy kisebb folyamat általában nagyobb teljesítményt jelent ugyanannyi energia mellett, bár a nyelvi modellek esetében ez sokkal kevésbé számít, mint a memória alrendszer.

Megjelent a May 2021, nagyjából 5.2383530436093 évekkel ezelőtt. A következtetési szoftver támogatás általában egy-két évvel követi a hardvert, így egy ilyen korú KÁRTYA általában érett, jól optimalizált kódútvonalakkal rendelkezik.

A számítási teljesítmény, és hogy miért számít kevesebbet, mint amilyennek tűnik

FP16

5 TFLOPS

FP64

78.1 GFLOPS

Papíron T1000 elér 5 TFLOPS félnyes pontossággal, és 2.5 TFLOPS egyszeres pontossággal. Ezek csúcsértékek, amelyeket valós terhelés nem fenntart, és a szöveggenerálás csak ezek egy kis töredékét éri el - a dekódolás a memória által korlátozott, nem pedig a számítási műveletek által, ezért egy kártya itt rendkívül erősnek tűnhet, mégis normális sebességgel állít elő tokeneket.

A dupla pontosságú áteresztőképesség eléri 78.1 GFLOPS. Nincs hatással a nyelvi modell futtatására — a következtetési futási idő nem használja — de elválasztja az adatközponti részeket a fogyasztóiaktól, mivel az utóbbi szándékosan korlátozza azt.

Az órajelek egy alapból futnak 1.07 GHz egy gyorsításra 1.4 GHz. Itt sokkal kevesebbet ér, mint egy játékbenchmarkon: az órajelek emelése felgyorsítja az aritmetikát, és az aritmetika nem az, amire a generáció vár.

Cache és feldolgozó egységek

T1000 L1 gyorsítótárral rendelkezik 64 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 1 MB. A cache egy részesedést felszív a memóriaforgalomból, ami egyébként a fő buszt érné el, ami az egyetlen hely ezen az oldalon, ahol a sávszélességen kívül más szám is csendben befolyásolja a generálási sebességet — egy nagy L2 lehetővé teszi, hogy a munkakészlet több része közel maradjon a magokhoz.

Vannak 896 árnyékoló egységek, 56 Textúrázási egységek, és 32 Render kimeneti egységek. Ezek grafikai munkaterheket kezelnek és hozzájárulnak a prompt feldolgozáshoz, de a modell válasz generálásával töltött idő nagy részében tétlenül állnak.

Teljesítmény, méret és telepítés

Teljesítményfogyasztás

50 W

T1000 rated at 50 W, és a javasolt rendszer tápegység 250 W. Egy nyelvi modell futtatása egy kártyát inkább rövid ideig foglalkoztat, mint folyamatosan — nagy terhelést jelent a generálás során, és kérések között tétlenkedik — így a folyamatos terhelés egy munkanap alatt általában jól a megadott érték alatt van.

A panel elfoglalja single-slot, mérés 156 mm hosszú. Érdemes ellenőrizni a gépben lévő házat és tápegységet, mivel a legnagyobb kártyáknak lényegesen több mindkettőre van szükségük, mint amit egy tipikus asztali gép biztosít.

Csatlakozik a PCIe 3.0 x16. A felület szabályozza, hogy a modell milyen gyorsan töltődik be a lemezről a kártyára, nem azt, hogy ott milyen gyorsan fut, így egy szűkebb kapcsolat néhány másodpercbe kerül a rendszerindításkor, és utána semmi.

Az extremitások

A legnagyobb AI modellek, amelyek futnak egy T1000

A legnagyobb open weight modellek, amelyek elférnek ezen a kártyán, legújabb elöl. Mindegyik a kártya által elérhető legjobb tömörítésben van megjelenítve..

01 Qwen3.5-4B 4B · Q5_K_M · Feb 2026 30.3 tok/s
02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 33.3 tok/s
03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 39.1 tok/s
04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 45.7 tok/s
05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 39.1 tok/s
06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 39.1 tok/s
07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 32.7 tok/s
08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 37.3 tok/s
09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 37.3 tok/s
10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 32.1 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy T1000

Ahol ez a KÁRTYA a leggyorsabban állítja elő a tokeneket. A kisebb modellek itt dominálnak, mert minden token előállítása azt jelenti, hogy az egész modellt egyszer kell kiolvasni a memóriából..

01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 62.8 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 61.6 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 61.6 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 61.6 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy T1000

Nem kell semmit kézzel kiszámolnod — a gputps.com kalkulátor ezen az oldalon már kiszámította minden modelféleséghez, amit ez a kártya elbír. A válasz leolvasása hat lépést igényel..

01

Keresd meg a kívánt modellt

A táblázat felsorolja 97 modellek, amiket a KÁRTYA kezel. A keresőmező egy nevet vagy egy méretet acceptál, mint például 27b, ami a paraméterszámmal egyezik.
02

Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

A hosszabb beszélgetések memóriahasználata a súlyok mellett. 4 GB tehát a beállítást megéri jól csinálni.
03

Rögzítse az összehasonlítást egy minőségi szintre.

Alapértelmezés szerint a táblázat a legkevésbé tömörített másolatot választja, ami elfér. A padló beállítása eltávolítja azokat a modelleket, amelyek csak erős tömörítéssel felelnek meg.
04

Használja a tartományt válaszként

Minden sebesség egy becslés egyetlen beszélgetésre, alatta egy tartományral. A felső határ itt 67.8 tok/s on Gemma 3 QAT 1B. Ugyanaz a Kártya és Modell harminc és ötven százalékos eltérést mutat a következtetési futási idők között.
05

Ellenőrizze a szabad helyet, mielőtt döntést hozna

Egy szoros illeszkedés fut, de nem hagy helyet a későbbi kontextus növelésére; a kényelmesnek van fejtérfölénye. A memória oszlop megmutatja, hogy minden modellnek mire van szüksége a rendelkezésre állóval szemben. 4 GB.
06

Nézd meg ugyanazt a modellt a másik oldalról

Minden modell neve a táblázatban a saját oldalára mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az összes kártyán, amelyet birtoklunk. Itt láthatja, hogy a megfelelő vásárlás megfelel-e T1000.

Válaszok

T1000 — gyakori kérdések

T1000— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az DeciLM 6B at 5.7B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 32.1 token másodpercenként és körülbelül 3.5 A kártya memória GB-ja.

T1000— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 67.8 tokenek másodpercenként, míg a nagyobb modellek arányosan lassabban futnak, mert minden token megköveteli az egész modell memória-ből való egyszeri kiolvasását. A sebességek becslések egyetlen beszélgetés egyidejűleg.

T1000— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 4 GB -nak GDDR6. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 3.6 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

T1000— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 160 GB/s egy buszon keresztül a 128 bit. Ez a legjobb előrejelzője annak, hogy milyen gyorsan generál szöveget, mert minden egyes token előállítása azt jelenti, hogy az egész modellt egyszer el kell olvasni a memóriából.

T1000— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR6 órára állítva 1.25 GHz. A HBM típusok adatközponti gyorsítókon találhatók, és sokkal nagyobb sávszélességgel rendelkeznek, mint a GDDR, amit asztali kártyákon használnak, ezért ugyanazon kapacitás mellett jelentősen gyorsabban generálnak tokeneket.

T1000— ki készíti?

Ez egy terméke a NVIDIA, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 12 .

T1000— Mikor adták ki?

Megjelent a May 2021.

T1000— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 50 W, és a javasolt rendszer tápegység 250 W. A szöveg generálása nagy terhelést jelent rövid időszakokra, és a kérések között inaktív, így egy munkamenet alatt a fogyasztás általában jól below van a megadott értéknél.

T1000— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 64 Kb, és az L2 gyorsítótár 1 MB. A Cache felszívja a memóriaforgalom egy részét, amely egyébként elérné a fő buszt, így egy nagyobb L2 szerény mértékben növeli a generálási sebességet, a sávszélesség által egyedül előre jelzett értékhez képest.

T1000— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 5 TFLOPS fél precízióban és 2.5 TFLOPS egyszeres pontossággal. Ezek a csúcs aritmetikai plafonok, nem pedig elérhető sebességek, és a szöveggenerálás csak e plafonok kis részét éri el, mert inkább a memóriabandwidth korlátozza.

T1000— Támogatja a CUDA-t?

Igen. Jelentést ad a CUDA számítási képességről. 7.5. A 7.0 és annál magasabb képességű modellek rendelkeznek tenzormagokkal, amelyeket a modern inferencia szoftver használ; ennél alacsonyabb szinten lassabb kódú utakat használ a kvantált modellekhez.

T1000— Milyen busz interfészt használ?

Használja PCIe 3.0 x16. Ez szabályozza, hogy milyen gyorsan töltődik be egy modell a kártyára, ahelyett, hogy azt nézné, milyen gyorsan fut, miután betöltődött, így ez néhány másodpercet vesz igénybe a rendszerindításkor, és semmit a generálás során.

T1000— jó helyi AI modellek futtatására?

Memóriája miatt kisebb modellekre korlátozódik, bár sávszélessége azt jelenti, hogy a generálás lassúnak fog tűnni a nagyobb modellek esetében. Összesen fut 97 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

T1000— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Fel lehet osztani, az átlépés a rendszer MEMÓRIÁBAN marad, a kártya mögött. 4 GB lehúzza az egészet, és az ezen az oldalon található számok egyike sem feltételezi azt.

Két T1000 kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A párosításuk fejlesztési lehetőséget biztosít a sebesség helyett: 8 GB egy GPU-val dolgozni, nem pedig kétszer annyi TOKEN másodpercenként — minden szám egyetlen KÁRTYÁRA vonatkozik.

T1000— Melyik AI modellt tud futtatni?

97 a 679 A nyomon követett open-weight nyelvi modellek elférnek ezen a kártyán, és helyben futtathatók. Az ezen az oldalon található táblázat minden egyes modellt felsorol, beleértve a szükséges memória mennyiségét, a futtatási kvantálást és a becsült generálási sebességet.

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a hardverrel kezdődik. Ha már tudod, melyik AI modelt szeretnéd, és tudni szeretnéd, mi szükséges a futtatásához, Kezdje a MODELBŐL..

Minden GPU