LLM इन्फ़रेंस, फाइन-ट्यूनिंग, बहु-माध्यम वर्कलोड, कंप्यूटर विज़न और शोध के लिए स्पष्ट विनिर्देशों के साथ डेटाबेस-आधारित मूल्य वाले GPU किराये पर लें।
वर्कलोड-विशिष्ट सुझाव निकालने से पहले वे GPU देखें जिन्हें कैलकुलेटर समझता है।
बड़े मॉडल, लंबे context, भारी fine-tuning और अधिक मेमोरी वाली AI workloads के लिए उपयुक्त।
quantized 70B inference, LoRA fine-tuning और high-throughput serving के लिए मजबूत विकल्प।
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मध्यम LLMs, image generation, computer vision और cost-aware production inference के लिए संतुलित।
छोटे मॉडल inference, embeddings, reranking, development और लागत-संवेदनशील AI सेवाओं के लिए कुशल।
हार्डवेयर चयन के लिए कैटलॉग और मॉडल आकार, कॉन्टेक्स्ट या बजट के लिए सुझाव इंजन उपयोग करें।
बड़े मॉडल, लंबे context, भारी fine-tuning और अधिक मेमोरी वाली AI workloads के लिए उपयुक्त।
The calculator estimates model weights, KV cache where applicable, runtime workspace, workload overhead and production headroom before filtering inventory.
Inference and training are sized separately. Training estimates include optimiser state, gradients or adapter state, activations, workspace and topology constraints.
Lower precision can reduce model weight memory, but quantisation metadata, runtime workspace and technical limits still apply.
Quote requests are locked to the model snapshot, calculator version, selected configuration and pricing version so later catalogue changes do not rewrite the quote.
The estimator combines model weights, KV cache, runtime workspace, batching, workload overhead and safety headroom.
Yes. Fine-tuning and training include gradients, optimiser state, activations and topology constraints.
Yes. You can enter parameter count and architecture details; lower-confidence estimates are labelled.
No. Estimated results and measured benchmark data are labelled separately.
No. Unavailable hardware can remain in the catalogue, but it is not offered as immediately purchasable inventory.
Approved prices are shown where cost and market inputs have been reviewed. Otherwise the offer remains request-quote.
