Goat-7B TPS kalkulátor

Otevřít váhy National University of Singapore 7B parametry May 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

589 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla K20c

5 GB · Q3_K_M · 28.9 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

484 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Goat-7B?

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.

589 karty odpovídají

Vypočítávání
Potřebuje Kvantisace Pohodlné
484 tok/s

290–774 · nízká důvěra

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
484 tok/s

290–774 · nízká důvěra

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
387 tok/s

232–618 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
387 tok/s

232–618 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
309 tok/s

185–495 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
296 tok/s

178–473 · nízká důvěra

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
296 tok/s

178–473 · nízká důvěra

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
283 tok/s

170–453 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
251 tok/s

151–402 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
251 tok/s

151–402 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
251 tok/s

151–402 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
238 tok/s

143–381 · nízká důvěra

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
203 tok/s

122–325 · nízká důvěra

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
203 tok/s

122–325 · nízká důvěra

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
203 tok/s

122–325 · nízká důvěra

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
203 tok/s

122–325 · nízká důvěra

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
203 tok/s

122–325 · nízká důvěra

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
155 tok/s

93–248 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
155 tok/s

93–248 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
131 tok/s

79–210 · nízká důvěra

CMP 170HX 8 GB NVIDIA 8 GB 1,490 GB/s Sep 2021 6.6 GB Q6_K Těsný
129 tok/s

77–206 · nízká důvěra

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
126 tok/s

76–202 · nízká důvěra

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
123 tok/s

74–197 · nízká důvěra

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
123 tok/s

74–197 · nízká důvěra

A100X NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Jun 2021 8.2 GB Q8_0 Pohodlný
123 tok/s

74–197 · nízká důvěra

A800 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Aug 2022 8.2 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
National University of Singapore
Typ organizace
Academia
Země
Singapore
Publikováno
23 May 2023
Autoři
Tiedong Liu, Bryan Kian Hsiang Low

Co to dělá

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

Doména
Language
Úkol
Quantitative reasoning
Základní model
LLaMA-7B
Číselný formát
FP16

Velikost

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

parametry
7B

7B

Výcviková data
43,700,000 tokens

Fine-tune dataset had 1 million question-answer pairs. likely ~10 tokens per pair?

Epochy
1

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.

Ladění výpočtů
2 × 10¹⁸ FLOP

"Goat-7B can be easily fine-tuned using LoRA on a 24GB VRAM GPU... In particular, the fine-tuning process for a specific arithmetic sub-task, such as 8-digit addition using 100K instances, takes only approximately 1.5 hours on an A10 GPU to achieve near-perfect accuracy" Info isn't very complete - no timeframe specified for the VRAM GPU, I'm not sure how many tokens are in the fine-tune dataset and they use LoRA. Maybe it's 15 A10-hours total (1M total instances)? But safe to assume it's a smal…

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware
NVIDIA A10 PCIe

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)
Tréninkový kód
Open (non-commercial)

no license noted. perhaps LLaMA 1 license by default (non-comm). repo with finetune (i.e. training since this is a Llama finetune) code https://github.com/liutiedong/goat

Jak je to klasifikováno

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

Proč je to sledováno
SOTA improvement

"We introduce Goat, a fine-tuned LLaMA model that significantly outperforms GPT-4 on a range of arithmetic tasks. Fine-tuned on a synthetically generated dataset, Goat achieves state-ofthe-art performance on BIG-bench arithmetic sub-task."

Záznam důvěry
Speculative
Citace
107

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Goat: Fine-tuned LLaMA Outperforms GPT-4 on Arithmetic Tasks
Nap poslední aktualizace
25 May 2026

Extrémy

Co čísla znamenají

Co je potřeba k provozování tohoto modelu

Minimum karta

Tesla K20c

Potřeba paměti

4.1 GB

Nejrychlejší

484 tok/s

Goat-7B dosahuje počtu parametrů 7B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 589.

Nejmenší karta, která to pojme, je Tesla K20c, s kapacitou VRAM 5 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 28.9 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 484 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Odkud to přišlo

Goat-7B byl zveřejněn National University of Singapore, v zemi zaznamenané jako Singapore, během May 2023. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol quantitative reasoning.

Jeho výchozím bodem byl existující základní model, LLaMA-7B. To je obvyklý způsob, jak je specializovaný model vytvářen.

Zveřejněné váhy znamenají, že model běží na vašem stroji, nikoli na stroji někoho jiného, což činí otázku ohledně hardwaru níže odpovídatelnou.

Porozumění rychlostem

Mediánový výsledek je kolem 26.1 tokenů za sekundu 559 z nich

Je to hustý model, takže každý parametr je čten pro každý token vyprodukovaný. To dělá rychlost téměř přesně sledovat paměťovou šířku pásma — karta s dvojnásobnou šířkou pásma generuje přibližně dvojnásobně rychle.

Jeho vnitřní architektura není v evidenci, takže paměť je přibližně odhadnuta z počtu parametrů a označena odpovídajícím způsobem. Očekávejte, že skutečná čísla se budou lišit, zejména u dlouhého kontextu.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Trénink spotřeboval korpus kolem 43,700,000 tokeny textu

Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Goat-7B

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

  1. 01

    Přečtěte si nejprve číslo paměti

    Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na Goat-7B, potřebující kolem 4.1 GB při kompresi Q3_K_M. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.

  2. 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 Goat-7B.

  3. 03

    Nastavte minimální kvalitu

    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

    Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

    Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Goat-7B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 484 tok/s

  5. 05

    Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

    Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě Goat-7B. 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

    Podívejte se, co dalšího ta karta spouští

    Každý název karty odkazuje na její vlastní stránku, která provádí stejný výpočet v celém katalogu modelů. Karta se obvykle kupuje pro více než jeden model, takže se vyplatí se podívat před tím, než koupíte. Goat-7B.

Odpovědi

Goat-7B — běžné otázky

01

Goat-7B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 7B. 7B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

02

Goat-7B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností National University of Singapore, zakládající se na Singapore, organizace zařazená jako academia.

03

Goat-7B— Kdy byl vydán?

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

04

Goat-7B— K čemu se to používá?

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

05

Goat-7B— 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.

06

Goat-7B— 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 1.3 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

07

Goat-7B— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 589. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

08

Goat-7B— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Větší karta obsahuje přesnější kopii. Počet úrovní komprese používaných na kartách, které ji provádějí: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

09

Goat-7B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 290–774 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

10

Goat-7B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla K20c, s kapacitou VRAM 5 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 4.1 GB, a produkuje přibližně 28.9 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 589.

11

Goat-7B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 484 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 559.

12

Goat-7B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 4.1 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.

13

Goat-7B— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q6_K, používající přibližně 6.6 GB a generováním zhruba 131 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

14

Goat-7B— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 8.2 GB a generováním zhruba 55.2 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

15

Goat-7B— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 8.2 GB a generováním zhruba 68.4 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

16

Goat-7B— 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 8.2 GB a generováním zhruba 81.1 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

17

Goat-7B— 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.

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.