CodeT5+ TPS kalkulátor

Otevřít váhy Salesforce 16B 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

306 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

P102-101

10 GB · Q3_K_M · 19.5 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

212 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit CodeT5+?

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.

306 karty odpovídají

Vypočítávání
Potřebuje Kvantisace Pohodlné
212 tok/s

127–339 · nízká důvěra

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
212 tok/s

127–339 · nízká důvěra

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
169 tok/s

101–271 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
169 tok/s

101–271 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
135 tok/s

81–216 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
129 tok/s

78–207 · nízká důvěra

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
129 tok/s

78–207 · nízká důvěra

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
124 tok/s

74–198 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
111 tok/s

67–178 · nízká důvěra

CMP 170HX 10 GB NVIDIA 10 GB 1,560 GB/s Sep 2021 8.5 GB Q3_K_M Těsný
110 tok/s

66–176 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
110 tok/s

66–176 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
110 tok/s

66–176 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
104 tok/s

63–167 · nízká důvěra

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
88.9 tok/s

53–142 · nízká důvěra

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
88.9 tok/s

53–142 · nízká důvěra

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
88.9 tok/s

53–142 · nízká důvěra

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
88.9 tok/s

53–142 · nízká důvěra

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
88.9 tok/s

53–142 · nízká důvěra

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
67.7 tok/s

41–108 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
67.7 tok/s

41–108 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
56.4 tok/s

34–90 · nízká důvěra

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
55.8 tok/s

33–89 · nízká důvěra

GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA 12 GB 912 GB/s Jan 2022 10.4 GB Q4_K_M Těsný
55.8 tok/s

33–89 · nízká důvěra

GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA 12 GB 912 GB/s May 2021 10.4 GB Q4_K_M Těsný
55.2 tok/s

33–88 · nízká důvěra

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 17.8 GB Q8_0 Pohodlný
54.3 tok/s

33–87 · nízká důvěra

CMP 90HX NVIDIA 10 GB 760 GB/s Jul 2021 8.5 GB Q3_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
Salesforce
Typ organizace
Industry
Země
United States of America
Publikováno
20 May 2023
Autoři
Yue Wang, Hung Le, Akhilesh Deepak Gotmare, Nghi D.Q. Bui, Junnan Li, Steven C.H. Hoi

Co to dělá

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

Doména
Language
Úkol
Code generation, Code autocompletion
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
16B

"We implemented a family of CodeT5+ models, with model sizes ranging from 220M to 16B"

Výcviková data
51,500,000,000 tokens

"We use the CodeT5 tokenizer to tokenize the multilingual dataset, resulting in 51.5B tokens"

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware
NVIDIA A100

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 (unrestricted)
Tréninkový kód
Open source

BSD 3-clause https://github.com/salesforce/CodeT5/blob/main/LICENSE.txt https://huggingface.co/Salesforce/codet5p-16b

Hugging Face
Salesforce

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 extensively evaluate CodeT5+ on over 20 code-related benchmarks in different settings, including zero-shot, finetuning, and instruction-tuning. We observe state-of-the-art (SoTA) model performance on various code-related tasks, such as code generation and completion, math programming, and text-to-code retrieval tasks" "our instruction-tuned CodeT5+ 16B achieves new SoTA results of 35.0% pass@1 and 54.5% pass@10 on the HumanEval code generation task against other open code LLMs, even surpass…

Záznam důvěry
Confident
Citace
699

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
CodeT5+: Open Code Large Language Models for Code Understanding and Generation
Nap poslední aktualizace
25 May 2026

Extrémy

Co čísla znamenají

Hardwarové požadavky v praxi

Minimum karta

P102-101

Potřeba paměti

8.5 GB

Nejrychlejší

212 tok/s

CodeT5+ dosahuje počtu parametrů 16B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 306.

Vstupní bod je P102-101, s kapacitou VRAM 10 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 19.5 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 212 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Pozadí

CodeT5+ byl zveřejněn Salesforce, v zemi zaznamenané jako United States of America, během May 2023. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

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

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 Salesforce.

Čtení čísel propustnosti

Mediánový výsledek je kolem 19.8 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 259 z nich

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

Paměť zde je odhadována podle velikosti, spíše než aby byla vypočtena z architektury, která není pro tento model zaznamenána — čísla jsou spíše indikativní než přesná.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Tréninková sada běžela na přibližně 51,500,000,000 tokeny textu

Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro CodeT5+

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

  1. 01

    Zkontrolujte, co to potřebuje před čímkoli jiným.

    Každá KARTA zde byla zkontrolována proti CodeT5+, potřebující kolem 8.5 GB při kompresi Q3_K_M. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.

  2. 02

    Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

    Konverzace také zabírá MEMORY a roste, jak pokračuje. Nastavte posuvník na délku, kterou očekáváte, protože při dlouhém CONTEXT může být KARTA, která snadno zvládá krátké dotazy, odmítnuta. CodeT5+.

  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

    Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. CodeT5+. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 212 tok/s

  5. 05

    Přečtěte si poslední sloupec fit

    Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě CodeT5+. 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

    Zkontrolujte kartu z druhé strany

    Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro CodeT5+.

Odpovědi

CodeT5+ — běžné otázky

01

CodeT5+— 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 17.8 GB a generováním zhruba 35.5 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

02

CodeT5+— 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.

03

CodeT5+— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 16B. "We implemented a family of CodeT5+ models, with model sizes ranging from 220M to 16B". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

04

CodeT5+— Kdo to vytvořil?

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

05

CodeT5+— 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.

06

CodeT5+— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol code generation, Code autocompletion. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

07

CodeT5+— kde si to mohu stáhnout?

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

08

CodeT5+— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Částečně. Vrstvy, které se nevejdou, sedí v systémové paměti a běží jen při zlomku rychlosti, takže většinou odložený model není často použitelný. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 3.2 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

09

CodeT5+— 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: 306. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

10

CodeT5+— 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: 5. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

11

CodeT5+— 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: 127–339 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

12

CodeT5+— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je P102-101, s kapacitou VRAM 10 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 8.5 GB, a produkuje přibližně 19.5 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 306.

13

CodeT5+— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 212 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 259.

14

CodeT5+— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 8.5 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.

15

CodeT5+— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q4_K_M, používající přibližně 10.4 GB a generováním zhruba 55.8 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

16

CodeT5+— 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 14.1 GB a generováním zhruba 43.5 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

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.