Llama Guard calculateur TPS

Ouvrir les poids Meta AI 7B paramètres December 2023

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

509 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q4_K_M · 29.1 tok/s

Carte la plus rapide

B200

484 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Llama Guard?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

509 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
484 tok/s 411–581	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.8 GB	Q8_0	Confortable
484 tok/s 411–581	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.8 GB	Q8_0	Confortable
387 tok/s 232–618 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.8 GB	Q8_0	Confortable
387 tok/s 232–618 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.8 GB	Q8_0	Confortable
309 tok/s 185–495 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
296 tok/s 251–355	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.8 GB	Q8_0	Confortable
296 tok/s 251–355	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.8 GB	Q8_0	Confortable
283 tok/s 170–453 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.8 GB	Q8_0	Confortable
251 tok/s 151–402 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
251 tok/s 151–402 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
251 tok/s 151–402 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
238 tok/s 203–286	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
208 tok/s 177–250	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.5 GB	Q4_K_M	À l'étroit
203 tok/s 173–244	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.8 GB	Q8_0	Confortable
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
203 tok/s 173–244	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
155 tok/s 93–248 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.8 GB	Q8_0	Confortable
155 tok/s 93–248 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.8 GB	Q8_0	Confortable
137 tok/s 117–165	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.1 GB	Q6_K	À l'étroit
129 tok/s 77–206 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
126 tok/s 76–202 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.8 GB	Q8_0	Confortable
123 tok/s 105–148	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.8 GB	Q8_0	Confortable
123 tok/s 105–148	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.8 GB	Q8_0	Confortable

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: Meta AI
Type d'organisation: Industry
Pays: United States of America
Publié: 7 December 2023
Auteurs: Hakan Inan, Kartikeya Upasani, Jianfeng Chi, Rashi Rungta, Krithika Iyer, Yuning Mao, Davide Testuggine, Madian Khabsa

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Language
Tâche: Chat
Modèle de base: Llama 2-7B

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 7B
Données d'entraînement: 4,096,000 tokens
Époques: 1

Calcul de formation

L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.

Calcul de formation: 1.6 × 10²³ FLOP
Comment cela a été établi: Operation counting
Ajustement fin des calculs: 1.7 × 10¹⁷ FLOP

L'exécution de formation

Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.

Matériel d'entraînement: NVIDIA A100 SXM4 80 GB

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (restricted use)
Code d'entraînement: Unreleased

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Probablement au-dessus de 10²³ FLOP: Yes
Pourquoi c'est suivi: SOTA improvement
Confiance d'enregistrement: Confident
Citations: 987

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence: Llama Guard: LLM-based Input-Output Safeguard for Human-AI Conversations
Dernière mise à jour: 25 May 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Llama Guard

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore Llama Guard

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Ce qu'il faut pour exécuter ce modèle

Carte minimale

Xeon Phi 5110P

Mémoire requise

6.5 GB

Le plus rapide

484 tok/s

Llama Guard atteint un nombre de paramètres de 7B. C'est suffisamment petit pour que le matériel soit rarement l'obstacle, y compris sur des CARDS âgées de plusieurs années. Le nombre de CARDS que nous suivons et qui peuvent le faire fonctionner : 509.

La plus petite carte qui le contient est Xeon Phi 5110P, avec une capacité de mémoire de 8 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q4_K_M et produisant environ 29.1 tokens par seconde

Le résultat le plus rapide vient de B200, générant à peu près 484 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Ce que ce modèle est

Llama Guard a été publié par Meta AI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant December 2023. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de chat.

Il s'appuie sur Llama 2-7B. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.

Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé.

Qu'est-ce qui détermine la vitesse

Le résultat médian est d'environ 30.4 tokens par seconde 482 d'eux

Étant dense, il lit tout de lui-même par jeton, c'est pourquoi le classement par vitesse ci-dessous suit de si près le classement par bande passante mémoire.

Parce que l'architecture est enregistrée, la colonne de mémoire est dérivée plutôt qu'estimée.

Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire

La production a nécessité des calculs totalisant environ 1.6 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

L'ensemble d'entraînement a duré environ 4,096,000 jetons de texte

Son critère d'inclusion : sOTA improvement.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Llama Guard

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Commencez par la colonne mémoire

Commencez par ce dont il a réellement besoin, c'est-à-dire l'exigence de Llama Guard, ayant besoin d'environ 6.5 GB à une compression de Q4_K_M. Aucun montant de puissance de traitement ne compense une carte qui ne peut pas la supporter.
02

Faites correspondre le contexte à votre utilisation réelle.

Les conversations plus longues coûtent de la MÉMOIRE en plus de ce dont les POIDS ont besoin. Déplacez le curseur à votre longueur de travail réelle avant de faire confiance à une ligne pour Llama Guard.
03

Choisissez jusqu'où vous allez le compresser

La colonne de quantification varie selon la carte, car une plus grande carte contient une copie plus précise., atteignant une compression de Q4_K_M sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Classer par débit plutôt que par fiche technique

La commande de vitesse est effectivement un classement par bande passante mémoire, pour Llama Guard. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 484 tok/s
05

Vérifiez le verdict de compatibilité avant d'acheter

La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de Llama Guard. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Vérifiez la carte de l'autre côté

Chaque nom de carte renvoie à sa propre page, qui effectue le même calcul dans l'ensemble du catalogue de modèles. Une carte est généralement achetée pour plus d'un modèle, il est donc utile de jeter un œil avant d'acheter pour Llama Guard.

Réponses

Llama Guard — questions courantes

Llama Guard— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

Llama Guard— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 7B. 7B. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

Llama Guard— qui l'a créé ?

Il a été publié par Meta AI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.

Llama Guard— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans December 2023. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.

Llama Guard— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de chat. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

Llama Guard— où puis-je le télécharger ?

Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.

Llama Guard— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 1.6 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.

Llama Guard— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Seulement en déchargeant, ce qui est généralement une fausse économie : la partie maintenue en mémoire système tire l'ensemble vers le bas. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 1.1 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Llama Guard— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Deux cartes achètent de la mémoire plutôt que de la vitesse, ce qui est important seulement si une carte ne peut pas la contenir. Le nombre qui peut : 509. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Llama Guard— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 3. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Llama Guard— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ils sont calculés à partir des spécifications plutôt que mesurés, et chacun a une plage. Un exemple : 411–581 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

Llama Guard— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Xeon Phi 5110P, avec une capacité de mémoire de 8 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q4_K_M environ 6.5 GB, et produit environ 29.1 tous les GPU capables de l'exécuter en total 509.

Llama Guard— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 484 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 482.

Llama Guard— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 6.5 GB à une compression de Q4_K_M, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

Llama Guard— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 8 GB ?

Oui. La carte CMP 170HX 8 GB, tenue 8 GB, l'exécute à une compression de Q4_K_M, environ 6.5 GO et générant à peu près 208 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Llama Guard— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 12 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 3080 Ti, tenue 12 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 9.8 GO et générant à peu près 55.2 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Llama Guard— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 16 GB ?

Oui. La carte Tesla V100 SXM2 16 GB, tenue 16 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 9.8 GO et générant à peu près 68.4 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Llama Guard— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 9.8 GO et générant à peu près 81.1 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 25 May 2026

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