YAYI-13B-Llama2 TPS kalkulátor

Otevřít váhy Yayi (Wenge) 13B parametry July 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

295 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

GeForce GTX 1080 Ti

11 GB · Q3_K_M · 36.2 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

261 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit YAYI-13B-Llama2?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

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

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

295 karty odpovídají

Vypočítávání
Potřebuje Kvantisace Pohodlné
261 tok/s

222–313

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
261 tok/s

222–313

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
208 tok/s

125–333 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
208 tok/s

125–333 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
166 tok/s

100–266 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
159 tok/s

135–191

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
159 tok/s

135–191

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
152 tok/s

91–244 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
135 tok/s

81–217 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
135 tok/s

81–217 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
135 tok/s

81–217 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
128 tok/s

109–154

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
109 tok/s

93–131

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
109 tok/s

93–131

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
109 tok/s

93–131

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
109 tok/s

93–131

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
109 tok/s

93–131

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
83.4 tok/s

50–133 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
83.4 tok/s

50–133 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
73.0 tok/s

62–88

GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA 12 GB 912 GB/s Jan 2022 10.1 GB IQ4_XS Těsný
73.0 tok/s

62–88

GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA 12 GB 912 GB/s May 2021 10.1 GB IQ4_XS Těsný
69.5 tok/s

42–111 · nízká důvěra

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 16.9 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 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
66.5 tok/s

56–80

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 16.9 GB Q8_0 Pohodlný
66.5 tok/s

56–80

A100X NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Jun 2021 16.9 GB Q8_0 Pohodlný

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
Yayi (Wenge)
Typ organizace
Industry
Země
China
Publikováno
22 July 2023

Co to dělá

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

Doména
Language
Úkol
Language modeling/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
tokens

"For this open-source release, we have made available a training dataset containing 50,000 samples, which can be downloaded from our Huggingface data repository." 50000 samples * 400 tokens per sample (assumption based on hf repo) = 20000000 tokens

Epochy
2

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
3.1 × 10¹⁸ FLOP

6 FLOP / parameter / token * 13 * 10^9 parameters * 20000000 tokens * 2 epochs = 3.12e+18 FLOP

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 (non-commercial)
Hugging Face
wenge-research

Jak je to klasifikováno

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

Záznam důvěry
Likely

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
wenge-research
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Extrémy

Co čísla znamenají

Co potřebujete k tomu, abyste to spustili

Minimum karta

GeForce GTX 1080 Ti

Potřeba paměti

9.4 GB

Nejrychlejší

261 tok/s

YAYI-13B-Llama2 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: 295.

Nejmenší hardware, který funguje, je GeForce GTX 1080 Ti, s kapacitou VRAM 11 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 36.2 tokenů za sekundu

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

Pozadí

YAYI-13B-Llama2 byl zveřejněn Yayi (Wenge), v zemi zaznamenané jako China, během July 2023. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation.

Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z Llama 2-13B. To je obvyklý způsob, jak je specializovaný model vytvářen.

Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu. Na Hugging Face je publikováno pod organizací wenge-research.

Čtení čísel propustnosti

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 24.2 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 258 z nich

Být hustý, čte vše sám po tokenu, což je důvod, proč pořadí podle rychlosti níže úzce následuje pořadí podle šířky pásma VRAM.

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

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro YAYI-13B-Llama2

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

  1. 01

    Začněte od sloupce paměti

    Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout YAYI-13B-Llama2, potřebující kolem 9.4 GB při kompresi Q3_K_M. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.

  2. 02

    Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

    Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro YAYI-13B-Llama2.

  3. 03

    Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

    Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese Q3_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.

  4. 04

    Třídit podle rychlosti

    Rychlostní řazení je v podstatě řazením podle šířky pásma paměti, pro YAYI-13B-Llama2. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 261 tok/s

  5. 05

    Přečtěte si poslední sloupec fit

    Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě YAYI-13B-Llama2. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.

  6. 06

    Otevřete kartu, na které jste se usadili.

    Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě YAYI-13B-Llama2.

Odpovědi

YAYI-13B-Llama2 — běžné otázky

01

YAYI-13B-Llama2— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Yayi (Wenge), zakládající se na China, organizace zařazená jako industry.

02

YAYI-13B-Llama2— Kdy byl vydán?

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

03

YAYI-13B-Llama2— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

04

YAYI-13B-Llama2— kde si to mohu stáhnout?

Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací wenge-research. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.

05

YAYI-13B-Llama2— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Může být rozdělen mezi GPU kartu a systémovou paměť, ale v tomto případě se generuje bolestivě pomalu. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 1.9 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

06

YAYI-13B-Llama2— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 295. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

07

YAYI-13B-Llama2— 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: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

08

YAYI-13B-Llama2— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 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.

09

YAYI-13B-Llama2— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je GeForce GTX 1080 Ti, s kapacitou VRAM 11 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 9.4 GB, a produkuje přibližně 36.2 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 295.

10

YAYI-13B-Llama2— 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: 258.

11

YAYI-13B-Llama2— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 9.4 GB při kompresi Q3_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.

12

YAYI-13B-Llama2— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi IQ4_XS, používající přibližně 10.1 GB a generováním zhruba 73.0 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

13

YAYI-13B-Llama2— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q6_K, používající přibližně 13.9 GB a generováním zhruba 53.5 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

14

YAYI-13B-Llama2— 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 16.9 GB a generováním zhruba 43.7 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

15

YAYI-13B-Llama2— 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.

16

YAYI-13B-Llama2— kolik má parametrů?

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

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

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.