Läuft in ~30 s
Vorab zwischengespeichertes Image, Ports zugeordnet, TLS terminiert – der Stack läuft, bevor Sie diesen Satz zu Ende gelesen haben.
Template · LLM-Serving & Chat · CUDA 12.9
Multimodal-vLLM auf einer Cloud-GPU starten, in 30 Sekunden
vLLM erweitert für multimodale Modelle – Bild- und Audioeingaben auf demselben schnellen Server. vLLM Omni erweitert denselben schnellen Server um Bild- und Audioeingaben: Qwen-VL, Modelle der LLaVA-Klasse und sprachfähige Modelle hinter der OpenAI-kompatiblen API, mit demselben kontinuierlichen Batching. Mieten Sie es, wenn Ihr Produkt Bilder oder Audio im Prompt benötigt, ohne einen zweiten Inferenz-Stack. Ab $0,224/Std. auf einer unterbrechbaren L40S.
Template ist kostenlos
Sie zahlen nur den GPU-Preis: vLLM Omni auf einer RTX 5090 kostet $0,481/Std. On-Demand, $0,240/Std. unterbrechbar, abgerechnet pro Sekunde.
Volumes für Zustandsdaten
Modelle, Datensätze und Ausgaben liegen auf einem Datenträger für $0,08/GB/Monat; die Instanz bleibt austauschbar.
Standardmäßig privat
Dedizierte GPU, verschlüsselter Datenträger, Kryptozahlungen, ohne KYC, keine gespeicherten IPs – Jupyter und SSH hinter Ihren eigenen Zugangsdaten.
Beste GPUs für vLLM Omni
Drei Preisstufen, mit denen dieses Template gut läuft – gut, besser, am besten. Jedes Modell im Katalog funktioniert; dies sind die besten Preis-Leistungs-Optionen.
| Stufe | GPU | VRAM | On-Demand | Unterbrechbar | Warum diese Karte | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gut | RTX 5090 | 32 GB | $0,481 | $0,240 | Schneller Einstiegspunkt für Vision-Language-Modelle der 7B-Klasse. | Bereitstellen |
| Besser | L40S | 48 GB | $0,448 | $0,224 | 48 GB für größere multimodale Modelle und längere Bildkontexte. | Bereitstellen |
| Am besten | H100 PCIE | 80 GB | $1,811 | $0,905 | 80 GB und FP8 für multimodalen Durchsatz im Produktivbetrieb. | Bereitstellen |
Mehr VRAM benötigt? Der vollständige Katalog listet alle 83 Modelle mit Verfügbarkeit in Echtzeit auf; der VRAM-Leitfaden ordnet Modelle den passenden Karten zu.
vLLM Omni über Konsole, CLI oder API bereitstellen
Wählen Sie das Template in der Bereitstellungsleiste der Konsole, oder erledigen Sie es per Skript:
- Konsole – nach GPU filtern, vLLM Omni im Template-Auswahlmenü wählen, Datenträger und Umgebungsvariablen festlegen, bereitstellen.
- CLI – pip install lowcostgpu, dann der Befehl rechts. CLI-Referenz.
- API – POST /v1/instances mit "template": "vllm-omni". REST-Referenz.
- Eigenes Image – jede OCI-Referenz funktioniert ebenfalls; wir injizieren die NVIDIA-Runtime. Template-Dokumentation.
$ lowcostgpu launch --gpu rtx-5090 --template vllm-omni \
--disk 100 --volume models:/workspace/models
✓ instance i-7a41c0e2 running (27.9s)
# vLLM Omni · RTX 5090 · $0,481/hr · per second
# https://i-7a41c0e2.lowcostgpu.com:8888 (TLS)
$ lowcostgpu stop i-7a41c0e2 # billing ends this secondWas steckt im Template vLLM Omni
| Image | lowcostgpu/vllm-omni |
|---|---|
| CUDA | CUDA 12.9 |
| Zugang | SSH-Shell · JupyterLab auf einem zugeordneten Port |
| Kategorie | LLM-Serving & Chat |
| Speicherplatz | NVMe-Instanzdatenträger (Größe bei Bereitstellung festgelegt) + optionale Netzwerk-Volumes |
| Abrechnung | Nur GPU-Preis, pro Sekunde – keine Template-Gebühr, keine Einrichtungsgebühr |
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vLLM Omni auf einer Cloud-GPU: FAQ
Umgebungsvariablen, Ports und benutzerdefinierte Images werden in der Template-Dokumentation behandelt.
Wie viel kostet es, vLLM Omni auf einer Cloud-GPU auszuführen?
Nur der GPU-Preis – das Template ist kostenlos. Ab $0,224/Std. auf einer unterbrechbaren L40S, $0,481/Std. On-Demand auf einer RTX 5090. Es wird pro Sekunde abgerechnet, eine Stunde Herumprobieren kostet also eine Stunde, nicht einen Tag. Datenträger kosten $0,08/GB/Monat.
Wie lange dauert der Start von vLLM Omni?
Etwa 30 Sekunden nach dem Klick auf „Bereitstellen“: Das Image ist auf den Hosts vorab zwischengespeichert, Ports sind zugeordnet und TLS wird für Sie terminiert. Der Neustart einer gestoppten Instanz ist schneller, und Ihr Datenträger ist genauso, wie Sie ihn verlassen haben.
Kann ich meine Modelle und Ausgaben zwischen Sessions behalten?
Ja – fügen Sie bei der Bereitstellung einen Datenträger hinzu. Alles auf dem Datenträger übersteht das Löschen der Instanz und wird in Sekunden auf der nächsten Instanz in der Region eingebunden, für $0,08/GB/Monat. Der Instanzdatenträger selbst übersteht Stopp/Start, aber nicht das Löschen.
Welche multimodalen Modelle werden unterstützt?
Alles aus der Multimodal-Registry von vLLM – Qwen2.5-VL, LLaVA-Varianten, Pixtral, Audio-Encoder im Whisper-Stil und mehr. Setzen Sie MODEL auf die Hugging-Face-ID, und der Server lädt den passenden Prozessor.