BLOOMZ-176B TPS-Rechner

Offene Gewichte Hugging Face 176B Parameter November 2022

Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..

Für dieses Modell berechnet

17 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Radeon Instinct MI250

128 GB · Q4_K_M · 14.2 tok/s

Schnellste Karte

Radeon Instinct MI300

28.4 tok/s · 128 GB

Welche GPUs können laufen BLOOMZ-176B?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..

Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..

17 Karten passen

Berechnung
Braucht Quantisierung Passend
28.4 tok/s

17–45 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 107.2 GB Q4_K_M knapp
28.0 tok/s

17–45 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 148.2 GB Q6_K knapp
27.2 tok/s

16–43 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 107.2 GB Q4_K_M knapp
27.2 tok/s

16–43 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 107.2 GB Q4_K_M knapp
23.1 tok/s

14–37 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 107.2 GB Q4_K_M knapp
19.3 tok/s

12–31 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 189.1 GB Q8_0 Komfortabel
15.4 tok/s

9–25 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 189.1 GB Q8_0 Komfortabel
15.4 tok/s

9–25 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 189.1 GB Q8_0 Komfortabel
14.5 tok/s

9–23 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 148.2 GB Q6_K knapp
14.5 tok/s

9–23 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 148.2 GB Q6_K knapp
14.2 tok/s

9–23 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 107.2 GB Q4_K_M knapp
14.2 tok/s

9–23 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 107.2 GB Q4_K_M knapp
11.8 tok/s

7–19 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 107.2 GB Q4_K_M knapp
11.6 tok/s

7–19 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 107.2 GB Q4_K_M knapp
11.3 tok/s

7–18 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 189.1 GB Q8_0 Komfortabel
1.5 tok/s

1–2 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

GB10 NVIDIA 128 GB 273 GB/s Oct 2025 107.2 GB Q4_K_M knapp
1.5 tok/s

1–2 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Jetson T5000 NVIDIA 128 GB 273 GB/s Aug 2025 107.2 GB Q4_K_M knapp

Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation
Hugging Face
Organisationsart
Industry
Land
United States of America
Veröffentlicht
3 November 2022
Autoren
Niklas Muennighoff, Thomas Wang, Lintang Sutawika, Adam Roberts, Stella Biderman, Teven Le Scao, M Saiful Bari, Sheng Shen, Zheng-Xin Yong, Hailey Schoelkopf, Xiangru Tang, Dragomir Radev, Alham Fikri Aji, Khalid Almubarak, Samuel Albanie, Zaid Alyafeai, Albert Webson, Edward Raff, Colin Raffel

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain
Language
Aufgabe
Translation, Language modeling/generation
Basis-Modell
BLOOM-176B

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Parameter
176B

176B

Trainingsdaten
20,000,000,000 tokens

per https://huggingface.co/datasets/bigscience/xP3, 94,941,936 KB or 94GB if approx 200M words per GB, that's ~20B words (rougher estimate because it's multilingual) https://docs.google.com/document/d/1G3vvQkn4x_W71MKg0GmHVtzfd9m0y3_Ofcoew0v902Q/edit#heading=h.ieihc08p8dn0

Training-Compute

Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.

Feinabstimmung Rechenleistung
1.4 × 10²² FLOP

"We use publicly available pretrained BLOOM models ranging from 560 million to 176 billion parameters. BLOOM models are large decoder-only language models pretrained for around 350 billion tokens with an architecture similar to GPT-3 (Brown et al., 2020). We finetune the models for an additional 13 billion tokens with loss only being computed on target tokens." 13B * 176B * 6

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte
Open — downloadable
Modellzugang
Open weights (unrestricted)
Training-Code
Open source

Apache 2.0 train/eval code: https://github.com/bigscience-workshop/xmtf?tab=readme-ov-file#train-models weights: https://huggingface.co/bigscience/bloomz

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Aufzeichnungsgenauigkeit
Likely
Zitationen
242

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
Crosslingual Generalization through Multitask Finetuning
Zuletzt aktualisiert
28 November 2025

Die Extreme

Was die Zahlen bedeuten

Was es braucht, um dieses Modell auszuführen

Minimale Karte

Radeon Instinct MI250

Benötigter Speicher

107.2 GB

Schnellste

28.4 tok/s

BLOOMZ-176B erreicht eine Parameteranzahl von 176B. Das platziert es über Consumer-Hardware, in den Bereich, wo eine Karte für diesen Zweck gekauft wird, anstatt dafür umfunktioniert zu werden. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es halten können: 17.

Die kleinste Karte, die es hält, ist Radeon Instinct MI250, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 128 GB, es mit einer Kompression von Q4_K_M und produziert etwa 14.2 Token pro Sekunde

Die schnellste Berechnung dafür ist Radeon Instinct MI300, generieren ungefähr 28.4 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 6,550 GB/s.

Hintergrund

BLOOMZ-176B wurde veröffentlicht von Hugging Face, im Land aufgezeichnet als United States of America, während November 2022. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet translation, Language modeling/generation.

Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von BLOOM-176B. Die meisten Modelle in diesem Bereich sind von einer bestehenden Basis abgeleitet, anstatt aus dem Nichts erstellt zu werden.

Veröffentlichte Gewichte bedeuten, dass das Modell auf deinem Rechner läuft und nicht auf dem eines anderen, was die Hardwarefrage unten überhaupt beantwortbar macht.

Die Durchsatzwerte lesen

Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 14.5 Token pro Sekunde. Text schneller produzieren, als die meisten Menschen ihn lesen. 15 von ihnen

Es ist ein dichtes Modell, daher wird jeder Parameter für jedes produzierte Token gelesen. Das macht die Geschwindigkeit fast genau bandbreitengebunden – eine Karte mit der doppelte Bandbreite erzeugt ungefähr doppelt so schnell.

Die interne Architektur ist nicht in unserer Datenbank, daher wird der Speicher basierend auf der Anzahl der Parameter approximiert und entsprechend gekennzeichnet. Erwarten Sie, dass die tatsächliche Zahl abweicht, insbesondere bei langen Kontexten.

Was in den Aufbau geflossen ist

Es wurde auf einem Korpus von etwa 20,000,000,000 Text-Tokens

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für BLOOMZ-176B

Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..

  1. 01

    Lese zuerst die MEMORY-Zahl

    Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten BLOOMZ-176B, benötigt ungefähr 107.2 GB bei einer Kompression von Q4_K_M. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.

  2. 02

    Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an

    Setze den Kontext auf das, was du tatsächlich verwenden wirst. Der Cache wächst mit dem Gespräch, und es ist der übliche Grund, warum eine Karte, die anfangs passend schien, nicht mehr passt. BLOOMZ-176B.

  3. 03

    Entscheiden Sie, wie viel Kompression Sie akzeptieren werden.

    Kompression ist das, was ein Modell auf kleinere GPU-Karten passt, mit einem gewissen Verlust an Genauigkeit., eine Kompression von Q4_K_M auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.

  4. 04

    Vergleiche TOKENS pro Sekunde, nicht Spezifikationen

    Die Geschwindigkeitsreihenfolge ist effektiv eine Reihenfolge nach Speicherbandbreite, für BLOOMZ-176B. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist Radeon Instinct MI300, bei 28.4 tok/s

  5. 05

    Achte auf den Spielraum, nicht nur auf das Passende.

    Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von BLOOMZ-176B. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.

  6. 06

    Überprüfen Sie die Karte von der anderen Seite

    Das Folgen einer Karte zu ihrer eigenen Seite zeigt jedes andere Modell, das sie halten kann, was die Frage ist, die folgt, sobald Sie sich festgelegt haben. BLOOMZ-176B.

Antworten

BLOOMZ-176B — Häufige Fragen

01

BLOOMZ-176B— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

02

BLOOMZ-176B— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 176B. 176B. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

03

BLOOMZ-176B— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Hugging Face, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.

04

BLOOMZ-176B— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in November 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

05

BLOOMZ-176B— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von translation, Language modeling/generation. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.

06

BLOOMZ-176B— Wo kann ich es herunterladen?

Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.

07

BLOOMZ-176B— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Es kann zwischen der GPU-Karte und dem Systemspeicher aufgeteilt werden, aber es wird auf diese Weise schmerzhaft langsam erzeugt. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 20.8 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

08

BLOOMZ-176B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Eine zweite Karte verdoppelt grob den verfügbaren Speicher, aber nicht die Generationsrate. Die Anzahl, die bereits in der Lage ist, es allein auszuführen: 17. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

09

BLOOMZ-176B— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Da die Kapazität variiert, variiert auch, wie sehr sie komprimiert werden muss. Die Anzahl der unterschiedlichen Ebenen in der obigen Tabelle: 3. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

10

BLOOMZ-176B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Jede Zahl leitet sich von VRAM-Bandbreite und Modellgröße ab, nicht benchmarked, weshalb jede als Bereich und nicht als einzelne Zahl veröffentlicht wird. Ein Beispiel: 17–45 tok/s auf Radeon Instinct MI300. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

11

BLOOMZ-176B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Radeon Instinct MI250, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 128 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q4_K_M verwenden von etwa 107.2 GB, und produziert ungefähr 14.2 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 17.

12

BLOOMZ-176B— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist Radeon Instinct MI300, ungefähr 28.4 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 15.

13

BLOOMZ-176B— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 107.2 GB bei einer Kompression von Q4_K_M, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

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