Code Llama-13B TPS kalkulátor

Otevřít váhy Meta AI 13B parametry August 2023

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

241 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q4_K_M · 17.2 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

261 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Code Llama-13B?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Minimální kvalita

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazit karty, které to nemohou spustit.

241 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
261 tok/s 222–313	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
261 tok/s 222–313	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
208 tok/s 125–333 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
208 tok/s 125–333 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
166 tok/s 100–266 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
159 tok/s 135–191	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
159 tok/s 135–191	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
152 tok/s 91–244 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
135 tok/s 81–217 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
135 tok/s 81–217 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
135 tok/s 81–217 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
128 tok/s 109–154	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
109 tok/s 93–131	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
109 tok/s 93–131	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
109 tok/s 93–131	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
109 tok/s 93–131	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
109 tok/s 93–131	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
85.0 tok/s 72–102	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	14.0 GB	Q4_K_M	Těsný
83.4 tok/s 50–133 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
83.4 tok/s 50–133 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
72.2 tok/s 61–87	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	14.0 GB	Q4_K_M	Těsný
69.5 tok/s 42–111 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
68.0 tok/s 41–109 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	20.1 GB	Q8_0	Pohodlný
67.5 tok/s 57–81	Tesla V100 DGXS 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Mar 2018	14.0 GB	Q4_K_M	Těsný
67.5 tok/s 57–81	Tesla V100 PCIe 16 GB NVIDIA	16 GB	897 GB/s	Jun 2017	14.0 GB	Q4_K_M	Těsný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace: Meta AI
Typ organizace: Industry
Země: United States of America
Publikováno: 14 August 2023
Autoři: Baptiste Rozière, Jonas Gehring, Fabian Gloeckle, Sten Sootla, Itai Gat, Ellen Tan, Yossef (Yossi) Adi, Jingyu Liu, Tal Remez, Jérémy Rapin, Artyom Kozhevnikov, Ivan Evtimov, Joanna Bitton, Manish Bhatt, Cristian Canton Ferrer, Aaron Grattafiori, Wenhan Xiong, Alexandre Defossez, Jade Copet, Faisal Azhar, Hugo Touvron, Gabriel Synnaeve, Louis Martin, Nicolas Usunier, Thomas Scialom

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména: Language
Úkol: Code generation
Základní model: Llama 2-13B

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry: 13B
Výcviková data: 600,000,000,000 tokens
Velikost dávky: 4,000,000

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Jak bylo ustanoveno: Operation counting
Ladění výpočtů: 4.7 × 10²² FLOP

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware: NVIDIA A100 SXM4 80 GB

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti: Open — downloadable
Přístup k modelu: Open weights (restricted use)
Tréninkový kód: Unreleased

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry: Confident
Citace: 3,163

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Code Llama: Open Foundation Models for Code
Nap poslední aktualizace: 25 May 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Code Llama-13B

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

Nejmenší GPU, které ještě běží Code Llama-13B

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Hardwarové požadavky v praxi

Minimum karta

Xeon Phi 7120P

Potřeba paměti

14.0 GB

Nejrychlejší

261 tok/s

Code Llama-13B dosahuje počtu parametrů 13B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 241.

Vstupní bod je Xeon Phi 7120P, s kapacitou VRAM 16 GB, spuštění na kompresi Q4_K_M a vyrábějí kolem 17.2 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 261 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

Code Llama-13B byl zveřejněn Meta AI, v zemi zaznamenané jako United States of America, během August 2023. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol code generation.

Staví na Llama 2-13B. To je obvyklý způsob, jak je specializovaný model vytvářen.

Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet.

Co rozhoduje o rychlosti

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 30.0 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 220 z nich

Každá váha se účastní každého tokenu zde, takže šířka pásma je celá historie: hodnocení níže je ve skutečnosti hodnocením propustnosti paměti.

Protože je architektura zaznamenaná, sloupec paměti je odvozen spíše než odhadován.

Jak bylo trénováno

Tréninková sada běžela na přibližně 600,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Code Llama-13B

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

01

Začněte od sloupce paměti

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout Code Llama-13B, potřebující kolem 14.0 GB při kompresi Q4_K_M. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
02

Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro Code Llama-13B.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., dosahující komprese Q4_K_M na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
04

Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. Code Llama-13B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 261 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě Code Llama-13B. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
06

Podívejte se, co dalšího ta karta spouští

Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro Code Llama-13B.

Odpovědi

Code Llama-13B — běžné otázky

Code Llama-13B— kde si to mohu stáhnout?

Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.

Code Llama-13B— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Pouze přenosem, což je obvykle falešná ekonomika: část držená v paměti systému zpomaluje celé to. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 3.2 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Code Llama-13B— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Dvě karty koupit paměť spíše než rychlost, což záleží pouze pokud jedna karta to nemůže udržet. Číslo, které může: 241. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Code Llama-13B— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Protože se kapacita liší, liší se i to, jak moc musí být stlačena. Počet odlišných úrovní v tabulce výše: 3. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Code Llama-13B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Toto jsou odhady s reálnými chybami a kterýkoli z nich může rozumně spadnout kamkoli v jeho publikovaném rozmezí v závislosti na tom, který run AI model použijete. Nejrychlejší výsledek zde: 222–313 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Code Llama-13B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Xeon Phi 7120P, s kapacitou VRAM 16 GB. Spouští model při kompresi Q4_K_M používající přibližně 14.0 GB, a produkuje přibližně 17.2 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 241.

Code Llama-13B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 261 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 220.

Code Llama-13B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 14.0 GB při kompresi Q4_K_M, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

Code Llama-13B— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q4_K_M, používající přibližně 14.0 GB a generováním zhruba 85.0 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Code Llama-13B— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 20.1 GB a generováním zhruba 43.7 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Code Llama-13B— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

Code Llama-13B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 13B. 13B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Code Llama-13B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Meta AI, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.

Code Llama-13B— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v August 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

Code Llama-13B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol code generation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 25 May 2026

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.

Všechny AI modely