6.99元租H800，部署Llama3，羊毛速来薅！

本文主要是介绍6.99元租H800，部署Llama3，羊毛速来薅！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

猛然间，大模型圈掀起一股“降价风潮”。

前脚，智谱、DeepSeek等大模型厂商将API价格一降再降，输入100万tokens仅需1元。

紧接着，GPU租赁的价格也被打了下来。

现在潞晨云官方进行限时大额算力补贴，NVIDIA H800的租用价格，低至6.99元/卡/时；NVIDIA A800为5.99元/卡/时，4090甚至低至1.39元/卡/时。

不只有租赁服务，平台上还支持快速简易部署Llama 3微调、训练、推理。

其中在64卡H100集群上，经过Colossal-AI优化，相比微软+英伟达方案，可提升LLaMA3 70B的训练性能近20%，推理性能也优于vLLM等方案。

Open-Sora也能玩转。

如上最新动向来自潞晨云（https://cloud.luchentech.com）。

他们不仅将个人开发者、中小企业用户玩转大模型的成本大幅降低，而且上手门槛也不高。

具体来看实操演示~

部署Llama 3微调训练推理

潞晨云提供一键部署功能，只需简单操作即可快速启动计算环境。

在最开始时需要先创建云主机。比如对Llama3微调训练，可在8卡H800上完成，在算力市场中选择即可。

此处选择Colossal-llama3训练微调镜像，单击创建按钮，创建云主机。

确认当前路径名，并修改config文件，输入教程中的Llama3训练脚本，本脚本已预置已处理数据集为例进行微调。

首先编译安装Colossal-AI，其次创建训练需要的文件夹，接着修改hostfile，在镜像中安装IP address指令，查看镜像内IP地址。输入IP address指令将机内IP地址复制并更新到hostfile中，就完成了Llama3微调的全部流程。

如果是对Llama 3推理，可在云主机上选择单张H800作为算力资源。

Colossal-Inference现已适配支持了LLaMA-3推理加速。

模型权重已准备好，无需额外安装。然后运行生成脚本：

PRETRAINED_MODEL_PATH="/root/notebook/common_data/Meta-Llama-3-8B" # huggingface or local model path``cd ColossalAI/examples/inference/``colossalai run --nproc_per_node 1 llama_generation.py -m PRETRAINED_MODEL_PATH --max_length 80

进行多卡TP推理、如下例使用两卡生成：

colossalai run --nproc_per_node 2 llama_generation.py -m PRETRAINED_MODEL_PATH --max_length 80 --tp_size 2

运行吞吐Benchmark测试：

PRETRAINED_MODEL_PATH="/root/notebook/common_data/Meta-Llama-3-8B"``git pull # update example benchmark from branch feature/colossal-infer``cd ColossalAI/examples/inference/``python benchmark_llama3.py -m llama3-8b -b 32 -s 128 -o 256 -p PRETRAINED_MODEL_PATH

单卡H100对LLaMA3-8B进行Benchmark结果与vLLM对比（例：输入序列长度128，输出长度256）。

整体过程如下：

而且支持常用的计算环境配置保存为私有镜像，随时调用，减少重复配置的时间，并保证环境的一致性和稳定性。

部署Open-Sora推理

除了大火的语言模型外，潞晨云也支持视频生成模型部署。

前段时间，潞晨开源全球首个类Sora架构视频生成模型「Open-Sora 1.0」。

现在在潞晨云上即可部署Open-Sora推理。

Open-Sora推理可以在单卡H800上完成，可在算力市场中选择1卡H800。

潞晨云Open-Sora镜像中内置了运行环境，同时预置了Open-Sora权重，支持开箱即用。

具体流程如下：

速来薅羊毛

值得一提的是，潞晨云是按秒计费模式，有效降低了不必要的成本支出，特别适合短期或动态计算任务。

除了复杂机器学习模型训练、海量数据分析外，还支持高性能图形渲染，能为广泛应用场景提供强大的计算支持和优化方案。

用户在此还能利用市场波动实现成本优化，通过算力市场提供潮汐定价机制，用户可根据需求和预算选择不同的算力资源，

最近他们正在搞特别活动，提供百万补贴并定期发放代金券。

用户在社交媒体和专业论坛（如知乎、小红书、微博、CSDN等）上分享使用体验，有效分享一次可得100元代金券。每月最佳分享可额外再获500元代金券。

在平台分享AI应用镜像等，可根据后续平台用户的调用时长，获得现金奖励。同时还在社群中不定时发放特价资源、代金券等优惠活动。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。