Gemma 1.1 7B Instruct TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Google 8.5B Paraméterek February 2024

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

306 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

P102-101

10 GB · Q4_K_M · 31.2 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

397 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Gemma 1.1 7B Instruct?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Minimum minőség

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

Kártyák keresése

Kártya memória

Olyan kártyákat is mutasson, amelyek nem tudják futtatni.

306 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
397 tok/s 337–476	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
397 tok/s 337–476	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
317 tok/s 190–507 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
317 tok/s 190–507 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
253 tok/s 152–405 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
243 tok/s 206–291	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
243 tok/s 206–291	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
232 tok/s 139–371 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
206 tok/s 124–330 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
206 tok/s 124–330 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
206 tok/s 124–330 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
195 tok/s 166–234	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
179 tok/s 152–214	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.8 GB	Q4_K_M	Szoros
167 tok/s 142–200	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
167 tok/s 142–200	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
167 tok/s 142–200	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
167 tok/s 142–200	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
167 tok/s 142–200	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
127 tok/s 76–203 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
127 tok/s 76–203 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
106 tok/s 63–169 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
103 tok/s 62–166 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
101 tok/s 86–121	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
101 tok/s 86–121	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes
101 tok/s 86–121	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	12.8 GB	Q8_0	Kényelmes

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet: Google
Szervezet típusa: Industry
Ország: United States of America
Közölt: 24 February 2024
Szerzők: Gemma Team, Thomas Mesnard, Cassidy Hardin, Robert Dadashi, Surya Bhupatiraju, Laurent Sifre, Morgane Rivière, Mihir Sanjay Kale, Juliette Love, Pouya Tafti, Léonard Hussenot and et al.

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation, Question answering

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek: 8.5B
Képzési adatok: 6,000,000,000,000 tokens

Képzés számítás

A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.

Képzés számítás: 3.1 × 10²³ FLOP
Hogyan jött létre: Operation counting

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver: Google TPU v5e

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok: Open — downloadable
Modell hozzáférés: Open weights (restricted use)
Képzés kód: Unreleased

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Valószínűleg 10²³ FLOP felett: Yes
Nyilvántartási bizalom: Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Gemma 1.1 7B Instruct

A másodpercenkénti becsült tokenek alapján rangsorolva, a legújabb kártyát először, ahol a sebességek azonosak. Mivel a generálás a MEMÓRIA SZÉLESSÉGÉhez van kötve, ez a sorrend a sávszélességet követi, nem pedig bármilyen játékbeli tesztet..

A legkisebb GPU-k, amik még futnak Gemma 1.1 7B Instruct

A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentenek a számok

Hardverkövetelmények a gyakorlatban

Minimális kártya

P102-101

Szükséges memória

8.8 GB

Leggyorsabb

397 tok/s

Gemma 1.1 7B Instruct eléri a paraméterek számát 8.5B. Ez elég kicsi ahhoz, hogy a hardver ritkán legyen az akadály, beleértve a több éves kártyákat is. Azoknak a kártyáknak a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek el tudják futtatni: 306.

A belépési pont a P102-101, memória kapacitással rendelkezik 10 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q4_K_M és körülbelül előállítva 31.2 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik B200, nagyjából generálás 397 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

Gemma 1.1 7B Instruct ki lett adva által Google, az országban rögzítve mint United States of America, alatt February 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Question answering.

A nyílt súlyok az okai annak, hogy ez az oldal a kalkulátorban van, és nem csak a katalógusban: ez egy olyan modell, amit valójában meg tudsz tartani.

A átbocsátási számadatok olvasása

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 30.4 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 282 tőlük

A sűrűsége miatt minden egyes tokent önállóan olvas, ezért a sebesség szerinti rendezés alább annyira közel követi a memória sávszélesség szerinti rendezést.

Mivel az architektúra rögzítve van, a memória oszlop származtatott, nem pedig becsült.

Hogyan lett betanítva

A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 3.1 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v5e. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 6,000,000,000,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Gemma 1.1 7B Instruct

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

01

Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást tennél.

Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben Gemma 1.1 7B Instruct, körülbelül szükséges 8.8 GB a tömörítésnél Q4_K_M. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
02

Állítsa be a használt CONTEXT LENGTH-et.

A beszélgetés is elfoglalja a VRAM-ot, és ahogy halad, nő. Állítsa be a csúszkát a várt hosszúságra, mert hosszú kontextusnál egy kártya, amely könnyen kezeli a rövid kérdéseket, lemaradhat. Gemma 1.1 7B Instruct.
03

Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., elérni egy tömörítést a Q4_K_M a legkisebb kártyán, ami elfér. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.
04

Hasonlítsd össze a TOKENS PER SECOND-t, ne a SPECIFICATIONS-t.

A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért Gemma 1.1 7B Instruct. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 397 tok/s
05

Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.

Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében Gemma 1.1 7B Instruct. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nyisd meg a kiválasztott kártyát.

Minden kártyanév egy saját oldalra mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az egész modell kataloguson. Egy kártyát általában több modellhez is vásárolnak, ezért érdemes megnézni vásárlás előtt. Gemma 1.1 7B Instruct.

Válaszok

Gemma 1.1 7B Instruct — gyakori kérdések

Gemma 1.1 7B Instruct— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 8.5B. Safetensors Model size 8.54B params. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

Gemma 1.1 7B Instruct— Ki készítette ezt?

Kiadta Google, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

Gemma 1.1 7B Instruct— Mikor adták ki?

Kibocsátották a February 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

Gemma 1.1 7B Instruct— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

Gemma 1.1 7B Instruct— Hol tudom letölteni?

A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.

Gemma 1.1 7B Instruct— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 3.1 × 10²³ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v5e. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.

Gemma 1.1 7B Instruct— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Csak a terhelés áthelyezésével, amely általában téves gazdaságosság: a rendszermemóriában tárolt rész az egészet visszahúzza. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 1.6 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Gemma 1.1 7B Instruct— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Két kártya memóriát vásárol, nem sebességet, ami csak akkor számít, ha az egyik kártya nem tudja tartani. Az a szám, ami tudja: 306. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Gemma 1.1 7B Instruct— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Mivel a kapacitás változik, úgy az is, hogy mennyire kell összenyomni. A fenti táblázatban lévő különböző szintek száma: 3. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Gemma 1.1 7B Instruct— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Minden szám a memória sávszélességből és a modell méretéből származik, nem benchmarkolták, ezért mindet tartományként tették közzé, nem pedig egyetlen számként. Egy például: 337–476 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Gemma 1.1 7B Instruct— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az P102-101, memória kapacitással rendelkezik 10 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q4_K_M használva körülbelül 8.8 GB, és körülbelül 31.2 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 306.

Gemma 1.1 7B Instruct— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 397 tokenek másodpercenként; a leglassabb, ami még fut, jelentősen kevesebbet képes kezelni. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és a kártyák száma, amelyek ezt meg tudják tisztítani: 282.

Gemma 1.1 7B Instruct— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 8.8 GB tömörítési arányban Q4_K_M, melyik az a legkisebb KÁRTYA, amelyik futtatni tudja. Kevesebb tömörítés több szükséges: a fentebbi memória oszlop számai minden KÁRTYÁRA újraszámításra kerülnek, mert mindegyik tartalmazza a legkevésbé tömörített verziót, amit csak tud.

Gemma 1.1 7B Instruct— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q5_K_M, használva körülbelül 9.8 GB és körülbelül generálás 80.8 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Gemma 1.1 7B Instruct— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 12.8 GB és körülbelül generálás 56.0 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Gemma 1.1 7B Instruct— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 12.8 GB és körülbelül generálás 66.5 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Gemma 1.1 7B Instruct— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..

Minden AI modell