SambaLingo-Thai-Chat-70B Υπολογιστής TPS
Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται σύμφωνα με αυτό το μοντέλο στη διάρκεια συμφραζομένων και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το εύρος ζώνης μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..
Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο
818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για
Η μικρότερη κάρτα που χωράει
A100 PCIe 40 GB
40 GB · Q3_K_M · 25.5 tok/s
Ταχύτερη κάρτα
B200
48.4 tok/s · 180 GB
Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν SambaLingo-Thai-Chat-70B?
Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση
Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..
Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.
61 οι κάρτες ταιριάζουν
Υπολογισμός| Χρειάζεται | Ποσοτικοποίηση | Καλά | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
48.4
tok/s
29–77 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 75.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
48.4
tok/s
29–77 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 75.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
38.7
tok/s
23–62 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 75.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
38.7
tok/s
23–62 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 75.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
30.9
tok/s
19–49 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 75.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
29.6
tok/s
18–47 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 75.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
29.6
tok/s
18–47 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 75.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
29.5
tok/s
18–47 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 59.3 GB | Q6_K | Άνετο |
|
29.5
tok/s
18–47 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 59.3 GB | Q6_K | Άνετο |
|
28.3
tok/s
17–45 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 75.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
26.1
tok/s
16–42 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GRID A100B NVIDIA | 48 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 43.0 GB | Q4_K_M | Στενά |
|
25.5
tok/s
15–41 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
A100 PCIe 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | Jun 2020 | 34.9 GB | Q3_K_M | Στενά |
|
25.5
tok/s
15–41 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
A100 SXM4 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | May 2020 | 34.9 GB | Q3_K_M | Στενά |
|
25.5
tok/s
15–41 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
A800 PCIe 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | Nov 2022 | 34.9 GB | Q3_K_M | Στενά |
|
25.1
tok/s
15–40 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 75.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
25.1
tok/s
15–40 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 75.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
25.1
tok/s
15–40 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 75.6 GB | Q8_0 | Άνετο |
|
23.8
tok/s
14–38 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 75.6 GB | Q8_0 | Στενά |
|
21.8
tok/s
13–35 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 64 GB NVIDIA | 64 GB | 2,020 GB/s | Mar 2023 | 51.2 GB | Q5_K_M | Στενά |
|
20.3
tok/s
12–33 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 75.6 GB | Q8_0 | Στενά |
|
20.3
tok/s
12–33 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 75.6 GB | Q8_0 | Στενά |
|
20.3
tok/s
12–33 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 75.6 GB | Q8_0 | Στενά |
|
18.7
tok/s
11–30 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA | 48 GB | 1,340 GB/s | Mar 2025 | 43.0 GB | Q4_K_M | Στενά |
|
17.9
tok/s
11–29 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 59.3 GB | Q6_K | Άνετο |
|
17.9
tok/s
11–29 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 59.3 GB | Q6_K | Άνετο |
Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- SambaNova Systems, Inc
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 8 April 2024
- Συγγραφείς
- Zoltan Csaki, Bo Li, Jonathan Li, Qiantong Xu, Pian Pawakapan, Leon Zhang, Yun Du, Hengyu Zhao, Changran Hu, Urmish Thakker
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Language
- Εργασία
- Chat
- Βασικό μοντέλο
- Llama 2-70B
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παράμετροι
- 70B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
- Εποχές
- 0.4
- Μέγεθος παρτίδας
- 32
https://huggingface.co/sambanovasystems/SambaLingo-Thai-Chat-70B
Εκπαίδευση υπολογιστών
Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.
- Εκπαίδευση υπολογιστών
- 8.1 × 10²³ FLOP
- Ρύθμιση υπολογιστών
- 1.7 × 10²¹ FLOP
"Continuous Pre-training: We pack the pretraining mixture into sequences of length 4096 and pretrain with document attention as described in Section 3.2 of Iyer et al. (2022) to ensure we only attend to tokens in the context of the corresponding text document. We train with a global batch size of 1024, sequence length of 4096, maximum learning rate of 1e-4 with cosine decay, warm-up ratio of 0.01 and a weight decay of 0.1. Each expert is trained for a maximum of 4 epochs, following (Muennighoff …
"The alignment phase follows the recipe for Zephyr-7B, and comprises two stages: supervised fine-tuning (SFT) and Direct Performance Optimization (DPO). The SFT phase was done on the ultrachat_200k dataset mixed with the Google translated version of the ultrachat_200k dataset. It was trained for one epoch with global batch size 512 and max sequence length 2048 tokens. We used a linear decay learning rate of 2e-5 and 10% warmup. The DPO phase was done on the ultrafeedback dataset and cai-conver…
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.
- Βάρη
- Open — downloadable
- Πρόσβαση μοντέλου
- Open weights (restricted use)
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Unreleased
- Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο
- sambanovasystems
Llama 2 license "You will not use the Llama Materials or any output or results of the Llama Materials to improve any other large language model" "Meta may terminate this Agreement if you are in breach of any term or condition of this Agreement" [If MAU] "is greater than 700 million monthly active users in the preceding calendar month, you must request a license from Meta" https://huggingface.co/sambanovasystems/SambaLingo-Thai-Chat-70B
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Πιθανώς πάνω από 10²³ FLOP
- Yes
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- SambaLingo: Teaching Large Language Models New Languages
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Οι ακραίοι
Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν SambaLingo-Thai-Chat-70B
Καταταγμένο κατά εκτιμώμενα tokens ανά δευτερόλεπτο, η νέα κάρτα πρώτα όπου οι ταχύτητες ισοφαρίζουν. Επειδή η γενιά εξαρτάται από την μνήμη μπάδνγουθ, αυτή η ταξινόμηση ακολουθεί την μπάδνγουθ παρά οποιοδήποτε benchmark παιχνιδιού..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 48.4 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 48.4 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 38.7 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 38.7 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 30.9 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 29.6 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 29.6 tok/s
- 08 H800 SXM5 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 29.5 tok/s
- 09 H100 SXM5 80 GB 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 29.5 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 28.3 tok/s
Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν SambaLingo-Thai-Chat-70B
Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..
- 01 A800 PCIe 40 GB 40 GB · Χρειάζεται 34.9 GB · Q3_K_M · Στενά 25.5 tok/s
- 02 A100 PCIe 40 GB 40 GB · Χρειάζεται 34.9 GB · Q3_K_M · Στενά 25.5 tok/s
- 03 A100 SXM4 40 GB 40 GB · Χρειάζεται 34.9 GB · Q3_K_M · Στενά 25.5 tok/s
- 04 Radeon PRO W7900D 48 GB · Χρειάζεται 43.0 GB · Q4_K_M · Στενά 9.4 tok/s
- 05 RTX PRO 5000 Blackwell 48 GB · Χρειάζεται 43.0 GB · Q4_K_M · Στενά 18.7 tok/s
- 06 RTX 5880 Ada Generation 48 GB · Χρειάζεται 43.0 GB · Q4_K_M · Στενά 12.1 tok/s
- 07 L20 48 GB · Χρειάζεται 43.0 GB · Q4_K_M · Στενά 12.1 tok/s
- 08 Radeon PRO W7800 48 GB 48 GB · Χρειάζεται 43.0 GB · Q4_K_M · Στενά 9.4 tok/s
- 09 Radeon PRO W7900 48 GB · Χρειάζεται 43.0 GB · Q4_K_M · Στενά 9.4 tok/s
- 10 Data Center GPU Max 1100 48 GB · Χρειάζεται 43.0 GB · Q4_K_M · Στενά 11.2 tok/s
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Η υλική πλευρά
Ελάχιστη κάρτα
A100 PCIe 40 GB
Μνήμη που απαιτείται
34.9 GB
Ταχύτερος
48.4 tok/s
SambaLingo-Thai-Chat-70B φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 70B. Αυτό το τοποθετεί πάνω από το καταναλωτικό υλικό, στην κατηγορία όπου μια ΚΑΡΤΑ αγοράζεται για αυτόν τον σκοπό αντί να επαναχρησιμοποιηθεί γι' αυτό. Ο αριθμός των ΚΑΡΤΩΝ που παρακολουθούμε που μπορούν να το διατηρήσουν: 61.
Στο χαμηλό άκρο καταφέρνει να διαχειρίζεται A100 PCIe 40 GB, με χωρητικότητα μνήμης 40 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 25.5 tokens ανά δευτερόλεπτο
Η ταχύτερη έκβαση προέρχεται από B200, γεννά προσεγγιστικά 48.4 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.
Σχετικά με αυτό το μοντέλο
SambaLingo-Thai-Chat-70B δημοσιεύθηκε από SambaNova Systems, Inc, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια April 2024. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του chat.
Αντί να εκπαιδευτεί από την αρχή, προέρχεται από Llama 2-70B. Γι' αυτό μοιράζεται τη γενική μορφή και μέγεθος του βασικού μοντέλου.
Τα βάρη είναι δημοσιευμένα, έτσι ώστε να μπορούν να κατεβούν και να τρέξουν στον δικό σας υπολογιστή επ' αόριστον, εκτός σύνδεσης, χωρίς λογαριασμό συνδεδεμένο. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση sambanovasystems.
Πόσο γρήγορα τρέχει, και γιατί
Η διάμεση τιμή είναι γύρω από 17.1 δεκάδες ανά δευτερόλεπτο 50 τους
Επειδή είναι πυκνό, διαβάζει όλα τα στοιχεία του ανά τοκέν, γι' αυτό και η ταξινόμηση κατά ταχύτητα παρακάτω ακολουθεί τόσο στενά την ταξινόμηση κατά μνήμης πλάτους.
Η μνήμη εδώ εκτιμάται από το μέγεθος παρά υπολογίζεται από την αρχιτεκτονική, η οποία δεν έχει καταγραφεί για αυτό το μοντέλο — οι αριθμοί είναι ενδεικτικοί παρά ακριβείς.
Τι χρειάστηκε για την κατασκευή του
Η παραγωγή του απαιτούσε αριθμητική που ανήλθε περίπου 8.1 × 10²³ FLOP. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.
Βήμα προς βήμα
Πώς να επιλέξετε μια GPU για SambaLingo-Thai-Chat-70B
Ο πίνακας παραπάνω έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα για την οποία έχουμε προδιαγραφές σε σχέση με αυτό το μοντέλο. Η εύρεση της απάντησής σας απαιτεί έξι βήματα.
-
01
Διάβασε πρώτα την εικόνα μνήμης
Αρχίστε από αυτό που πραγματικά χρειάζεται, το οποίο είναι η απαίτηση του SambaLingo-Thai-Chat-70B, χρειάζεστε γύρω 34.9 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Αυτή η τιμή, όχι η κύρια απόδοση μιας κάρτας, είναι αυτή που αποφασίζει αν θα τρέξει.
-
02
Ρύθμισε το context length που θα εργαστείς.
Ρυθμίστε το πλαίσιο σε αυτό που θα χρησιμοποιήσετε πραγματικά. Η μνήμη αυξάνεται με την συνομιλία, και είναι ο συνηθισμένος λόγος που μια κάρτα που φαινόταν εντάξει σταματά να ταιριάζει. SambaLingo-Thai-Chat-70B.
-
03
Επίλεξε πόσο μακριά θα το συμπιέσεις
Η Συμπίεση είναι αυτό που καθιστά ένα μοντέλο συμβατό με μικρότερες κάρτες, με κάποιο κόστος στην ακρίβεια., φτάνοντας σε μια συμπίεση του Q3_K_M στην μικρότερη κάρτα που χωρά. Η ρύθμιση μιας ελάχιστης ποιότητας απορρίπτει τις κάρτες που το διαχειρίζονται μόνο σφίγγοντας περισσότερο από αυτό που θα θέλατε, και διατηρεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
-
04
Ταξινόμηση κατά ταχύτητα
Η κατάταξη κατά τους αριθμούς ανά δευτερόλεπτο ακολουθεί την εύρος μνήμης αντί για τον αριθμό πυρήνων, για SambaLingo-Thai-Chat-70B. Δεν θα ταιριάξει σε μια παραγγελία παιχνιδιών, επειδή η γενιά περιορίζεται από το memory bandwidth. Η κάρτα που είναι στην κορυφή της λίστας είναι B200, σε 48.4 τοκ/σ.
-
05
Ελέγξτε την απόφαση κατάλληλης εφαρμογής πριν από την αγορά
Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει, αλλά δεν αφήνει τίποτα ελεύθερο για μια μεγαλύτερη συζήτηση, στην περίπτωση του SambaLingo-Thai-Chat-70B. Άνετο σημαίνει ότι μπορείτε να επεκτείνετε το context αργότερα. Αυτή η διαφορά έχει μεγαλύτερη σημασία από μερικά tokens ανά δευτερόλεπτο, οπότε αγοράστε για άνετο αν το περιμένετε.
-
06
Έλεγξε την κάρτα από την άλλη πλευρά
Κάθε όνομα κάρτας συνδέεται με τη δική της σελίδα, η οποία εκτελεί την ίδια υπολογιστική διαδικασία σε όλο τον κατάλογο μοντέλων. Μια κάρτα συνήθως αγοράζεται για περισσότερα από ένα μοντέλο, οπότε αξίζει να ρίξετε μια ματιά πριν από την αγορά για SambaLingo-Thai-Chat-70B.
Απαντήσεις
SambaLingo-Thai-Chat-70B — κοινές ερωτήσεις
SambaLingo-Thai-Chat-70B— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;
Κάθε κάρτα εμφανίζεται τρέχοντας την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί να κρατήσει. Ο αριθμός των διακριτών επιπέδων συμπίεσης στις κάρτες που ταιριάζουν σε αυτήν: 5. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
SambaLingo-Thai-Chat-70B— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;
Υπολογίζονται από προδιαγραφές και όχι μετρήσεις, και κάθε μία φέρει μια γκάμα. Ένα παράδειγμα: 29–77 tok/s στον B200. Το ίδιο μοντέλο και κάρτα διαφέρουν κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό ανάλογα με το λογισμικό συμπερασμού και την έκδοσή του.
SambaLingo-Thai-Chat-70B— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι A100 PCIe 40 GB, με χωρητικότητα μνήμης 40 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 34.9 GB, και παράγει περίπου 25.5 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 61.
SambaLingo-Thai-Chat-70B— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;
Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 48.4 tokens ανά δευτερόλεπτο; ο πιο αργός που εξακολουθεί να τρέχει διαχειρίζεται σημαντικά λιγότερα. Η ταχύτητα ανάγνωσης είναι γύρω από δέκα tokens ανά δευτερόλεπτο, και ο αριθμός των καρτών που καθαρίζουν αυτό: 50.
SambaLingo-Thai-Chat-70B— πόσο VRAM χρειάζεται;
Χρειάζεται περίπου 34.9 GB σε συμπίεση Q3_K_M, ποια είναι η μικρότερη κάρτα που το τρέχει. Λιγότερη συμπίεση χρειάζεται περισσότερα: οι αριθμοί στη στήλη μνήμης παραπάνω υπολογίζονται ξανά για κάθε κάρτα, επειδή κάθε μία κρατά την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί.
SambaLingo-Thai-Chat-70B— είναι ανοιχτού κώδικα;
Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.
SambaLingo-Thai-Chat-70B— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 70B. https://huggingface.co/sambanovasystems/SambaLingo-Thai-Chat-70B. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.
SambaLingo-Thai-Chat-70B— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από SambaNova Systems, Inc, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
SambaLingo-Thai-Chat-70B— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε April 2024. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
SambaLingo-Thai-Chat-70B— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του chat. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.
SambaLingo-Thai-Chat-70B— πού μπορώ να το κατεβάσω;
Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση sambanovasystems. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.
SambaLingo-Thai-Chat-70B— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 8.1 × 10²³ FLOP. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.
SambaLingo-Thai-Chat-70B— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;
Μπορεί να χωριστεί μεταξύ της κάρτας και της μνήμης του συστήματος, αλλά παράγει επώδυνα αργά με αυτόν τον τρόπο. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 14.2 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.
SambaLingo-Thai-Chat-70B— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;
Δύο κάρτες αγοράζουν μνήμη rather than ταχύτητα, η οποία έχει σημασία μόνο αν μία κάρτα δεν μπορεί να το κρατήσει. Ο αριθμός που μπορεί: 61. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.