StarCoder Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη Hugging Face,ServiceNow,Northeastern University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),Carnegie Mellon University (CMU),Johns Hopkins University,Leipzig University,ScaDS.AI,Queen Mary University of London,Roblox,Sea AI Lab,Technion - Israel Institute of Technology,Monash University,CSIRO,Data61,McGill University,Saama,University of British Columbia (UBC),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Technical University of Munich,IBM,University of Vermont,UnfoldML,SAP,University of Notre Dame,Columbia University,New York University (NYU),University of Allahabad,Discover Dollar,Toloka,Telefonica,Stanford University,Weizmann Institute of Science,Alan Turing Institute,Wellesley College,EleutherAI,Forschungszentrum Julich 15.5B παράμετροι May 2023

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

306 κάρτες που μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

P102-101

10 GB · Q3_K_M · 20.1 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

B200

219 tok/s · 180 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν StarCoder?

Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση

Μήκος συμφραζομένων μουσικά κομμάτια

Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..

Ελάχιστη ποιότητα

Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.

Αναζήτηση καρτών

Μνήμη κάρτας

Επίσης δείξτε κάρτες που δεν μπορούν να το τρέξουν

306 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός

					Χρειάζεται	Ποσοτικοποίηση	Καλά
219 tok/s 131–350 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
219 tok/s 131–350 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
175 tok/s 105–279 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
175 tok/s 105–279 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
140 tok/s 84–223 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
134 tok/s 80–214 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
134 tok/s 80–214 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
128 tok/s 77–205 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
115 tok/s 69–184 · χαμηλή εμπιστοσύνη	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.3 GB	Q3_K_M	Στενά
113 tok/s 68–182 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
113 tok/s 68–182 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
113 tok/s 68–182 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
108 tok/s 65–172 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
91.8 tok/s 55–147 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
91.8 tok/s 55–147 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
91.8 tok/s 55–147 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
91.8 tok/s 55–147 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
91.8 tok/s 55–147 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
69.9 tok/s 42–112 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
69.9 tok/s 42–112 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
58.3 tok/s 35–93 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
57.6 tok/s 35–92 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.1 GB	Q4_K_M	Στενά
57.6 tok/s 35–92 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.1 GB	Q4_K_M	Στενά
57.0 tok/s 34–91 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	17.3 GB	Q8_0	Άνετο
56.1 tok/s 34–90 · χαμηλή εμπιστοσύνη	CMP 90HX NVIDIA	10 GB	760 GB/s	Jul 2021	8.3 GB	Q3_K_M	Στενά

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: Hugging Face,ServiceNow,Northeastern University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),Carnegie Mellon University (CMU),Johns Hopkins University,Leipzig University,ScaDS.AI,Queen Mary University of London,Roblox,Sea AI Lab,Technion - Israel Institute of Technology,Monash University,CSIRO,Data61,McGill University,Saama,University of British Columbia (UBC),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Technical University of Munich,IBM,University of Vermont,UnfoldML,SAP,University of Notre Dame,Columbia University,New York University (NYU),University of Allahabad,Discover Dollar,Toloka,Telefonica,Stanford University,Weizmann Institute of Science,Alan Turing Institute,Wellesley College,EleutherAI,Forschungszentrum Julich
Τύπος οργανισμού: Industry,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia,Government,Government,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Industry,Industry,Academia,Academia,Government,Academia,Research collective,Government
Χώρα: United States of America, Canada, Germany, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Singapore, Israel, Australia, Sweden, India, Netherlands, Spain
Δημοσιευμένο: 9 May 2023
Συγγραφείς: Raymond Li, Loubna Ben Allal, Yangtian Zi, Niklas Muennighoff, Denis Kocetkov, Chenghao Mou, Marc Marone, Christopher Akiki, Jia Li, Jenny Chim, Qian Liu, Evgenii Zheltonozhskii, Terry Yue Zhuo, Thomas Wang, Olivier Dehaene, Mishig Davaadorj, Joel Lamy-Poirier, João Monteiro, Oleh Shliazhko, Nicolas Gontier, Nicholas Meade, Armel Zebaze, Ming-Ho Yee, Logesh Kumar Umapathi, Jian Zhu, Benjamin Lipki…

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας: Language
Εργασία: Code generation
Αριθμητική μορφή: BF16

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: 15.5B
Δεδομένα εκπαίδευσης: 203,750,000,000 tokens
Εποχές: 1
Μέγεθος παρτίδας: 4,000,000

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: 8.5 × 10²² FLOP
Πώς ιδρύθηκε: Reported,Hardware

Η εκπαίδευση run

Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.

Υλικό εκπαίδευσης: NVIDIA A100 SXM4 80 GB
χρησιμοποιούμενα τσιπ: 512
Τσιπ-ώρες: 320,256
Χρόνος τοίχου: 626 hours (26.1 days)
Χρήση υλικού: MFU 22.7%
Κατανάλωση ενέργειας: 408.0 kW
Κόστος υπολογισμού: $212,218

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

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Μοντέλο Θεμελίωσης: Yes
Γιατί παρακολουθείται: SOTA improvement
Εγγραφή εμπιστοσύνης: Confident
Παραπομπές: 1,181

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά: StarCoder: may the source be with you!
Τελευταία ενημέρωση: 25 May 2026

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν StarCoder

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..

Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν StarCoder

Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Η υλική πλευρά

Ελάχιστη κάρτα

P102-101

Μνήμη που απαιτείται

8.3 GB

Ταχύτερος

219 tok/s

StarCoder φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 15.5B. Αυτό είναι αρκετά μικρό ώστε το υλικό σπάνια να είναι το εμπόδιο, συμπεριλαμβανομένων καρτών αρκετών ετών. Ο αριθμός των καρτών που παρακολουθούμε που μπορούν να το τρέξουν: 306.

Στο χαμηλό άκρο καταφέρνει να διαχειρίζεται P102-101, με χωρητικότητα μνήμης 10 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 20.1 tokens ανά δευτερόλεπτο

Η ταχύτερη έκβαση προέρχεται από B200, γεννά προσεγγιστικά 219 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Υπόβαθρο

StarCoder δημοσιεύθηκε από Hugging Face,ServiceNow,Northeastern University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),Carnegie Mellon University (CMU),Johns Hopkins University,Leipzig University,ScaDS.AI,Queen Mary University of London,Roblox,Sea AI Lab,Technion - Israel Institute of Technology,Monash University,CSIRO,Data61,McGill University,Saama,University of British Columbia (UBC),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Technical University of Munich,IBM,University of Vermont,UnfoldML,SAP,University of Notre Dame,Columbia University,New York University (NYU),University of Allahabad,Discover Dollar,Toloka,Telefonica,Stanford University,Weizmann Institute of Science,Alan Turing Institute,Wellesley College,EleutherAI,Forschungszentrum Julich, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια May 2023. Η κατηγορία στην οποία υπάγεται ο εκδότης είναι industry,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia,Government,Government,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Industry,Industry,Academia,Academia,Government,Academia,Research collective,Government.

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του code generation.

Επειδή τα βάρη του απελευθερώθηκαν, τίποτα σχετικά με την εκτέλεσή του δεν εξαρτάται από το να παραμείνει διαθέσιμος ένας προμηθευτής - είναι δικό σας μόλις το κατεβάσετε.

Διαβάζοντας τα νούμερα απόδοσης

Η μισή από τις κάρτες που το κρατούν διαχειρίζονται περισσότερα από 20.4 τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Παραγωγή κειμένου ταχύτερα από το μεγαλύτερο μέρος των ανθρώπων το διαβάζουν. 261 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 εσωτερική του αρχιτεκτονική δεν είναι καταχωρημένη, οπότε η μνήμη προσεγγίζεται από τον αριθμό παραμέτρων και σημειώνεται αναλόγως. Αναμένετε η πραγματική τιμή να διαφέρει, περισσότερο σε μεγάλο πλαίσιο.

Πώς εκπαιδεύτηκε

Η παραγωγή του απαιτούσε αριθμητική που ανήλθε περίπου 8.5 × 10²² FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.

Η εκπαίδευση κατανάλωσε ένα σύνολο περίπου 203,750,000,000 κωδικοί κειμένου

Το κριτήριο συμπερασμού του: sOTA improvement.

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για StarCoder

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 StarCoder, χρειάζεστε γύρω 8.3 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Καμία ποσότητα επεξεργαστικής ισχύος δεν μπορεί να αντισταθμίσει μια κάρτα που δεν μπορεί να την κρατήσει.
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. StarCoder.
03

Αποφασίστε πόση συμπίεση θα αποδεχθείτε

Η στήλη ποσοτικοποίησης διαφέρει ανά κάρτα, διότι μια μεγαλύτερη κάρτα κρατά μια πιο ακριβή αντιγραφή., 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 StarCoder. 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 219 τοκ/σ.
05

Ελέγξτε την απόφαση κατάλληλης εφαρμογής πριν από την αγορά

Το "Tight" σημαίνει ότι φορτώνει και λειτουργεί χωρίς περιθώριο να αυξηθεί το context αργότερα, στην περίπτωση του StarCoder. 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 σελίδα κάρτας επαναλαμβάνει αυτή τη διαδικασία για κάθε μοντέλο που διαθέτουμε, απαντώντας σε το τι άλλο είναι καλό για το υλικό πέρα από StarCoder.

Απαντήσεις

StarCoder — κοινές ερωτήσεις

StarCoder— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του code generation. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.

StarCoder— πού μπορώ να το κατεβάσω;

Οι παράμετροι είναι δημοσιευμένες, αν και δεν κρατάμε σύνδεσμο αποθετηρίου γι' αυτό. Αυτή η ιστοσελίδα υπολογίζει τις απαιτήσεις υλικού αντί να φιλοξενεί αρχεία μοντέλων.

StarCoder— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;

Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 8.5 × 10²² FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100 SXM4 80 GB. 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.

StarCoder— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;

Μερικώς. Οι στρώσεις που δεν χωρούν βρίσκονται στη μνήμη του συστήματος και λειτουργούν με κλάσμα της ταχύτητας, οπότε ένα μοντέλο που είναι κυρίως εκφορτωμένο σπάνια αξίζει να χρησιμοποιηθεί. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 2.9 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

StarCoder— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;

Η ικανότητα προστίθεται σε κάρτες; η απόδοση δεν προστίθεται. Ο αριθμός των καρτών που το κρατούν ήδη μόνες τους: 306. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

StarCoder— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;

Μια μεγαλύτερη ΚΑΡΤΑ συγκρατεί μια πιο ακριβή αντίγραφο. Ο αριθμός των επιπέδων συμπίεσης που χρησιμοποιούνται στις ΚΑΡΤΕΣ που την εκτελούν: 5. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

StarCoder— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;

Κάθε νούμερο προκύπτει από το εύρος ζώνης μνήμης και το μέγεθος του μοντέλου, χωρίς να έχουν αξιολογηθεί, γι' αυτό και κάθε ένα δημοσιεύεται ως εύρος αντί για έναν μόνο αριθμό. Ένα παράδειγμα: 131–350 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.

StarCoder— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι P102-101, με χωρητικότητα μνήμης 10 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 8.3 GB, και παράγει περίπου 20.1 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 306.

StarCoder— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 219 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: 261.

StarCoder— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 8.3 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.

StarCoder— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 12 GB?

Ναι. Η GPU GeForce RTX 3080 Ti, κρατώντας 12 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q4_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 10.1 GB και παράγοντας περίπου 57.6 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.

StarCoder— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 16 GB?

Ναι. Η GPU Tesla V100 SXM2 16 GB, κρατώντας 16 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q6_K, χρησιμοποιώντας περίπου 13.7 GB και παράγοντας περίπου 44.9 οι τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι σφιχτή.

StarCoder— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 24 GB?

Ναι. Η GPU GeForce RTX 5090 D V2, κρατώντας 24 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 17.3 GB και παράγοντας περίπου 36.6 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

StarCoder— 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.

StarCoder— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 15.5B. "We trained a 15.5B parameter model". 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.

StarCoder— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Hugging Face,ServiceNow,Northeastern University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),Carnegie Mellon University (CMU),Johns Hopkins University,Leipzig University,ScaDS.AI,Queen Mary University of London,Roblox,Sea AI Lab,Technion - Israel Institute of Technology,Monash University,CSIRO,Data61,McGill University,Saama,University of British Columbia (UBC),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Technical University of Munich,IBM,University of Vermont,UnfoldML,SAP,University of Notre Dame,Columbia University,New York University (NYU),University of Allahabad,Discover Dollar,Toloka,Telefonica,Stanford University,Weizmann Institute of Science,Alan Turing Institute,Wellesley College,EleutherAI,Forschungszentrum Julich, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia,Government,Government,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Industry,Industry,Academia,Academia,Government,Academia,Research collective,Government.

StarCoder— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε May 2023. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 25 May 2026

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.

Όλα τα μοντέλα AI