Code Llama-70B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Meta AI 70B Paraméterek January 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

61 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 25.5 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

48.4 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Code Llama-70B?

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.

61 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
48.4 tok/s 41–58	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	73.8 GB	Q8_0	Kényelmes
48.4 tok/s 41–58	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	73.8 GB	Q8_0	Kényelmes
38.7 tok/s 23–62 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	73.8 GB	Q8_0	Kényelmes
38.7 tok/s 23–62 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	73.8 GB	Q8_0	Kényelmes
30.9 tok/s 19–49 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	73.8 GB	Q8_0	Kényelmes
29.6 tok/s 25–36	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	73.8 GB	Q8_0	Kényelmes
29.6 tok/s 25–36	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	73.8 GB	Q8_0	Kényelmes
29.5 tok/s 25–35	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	57.5 GB	Q6_K	Kényelmes
29.5 tok/s 25–35	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	57.5 GB	Q6_K	Kényelmes
28.3 tok/s 17–45 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	73.8 GB	Q8_0	Kényelmes
26.1 tok/s 22–31	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	41.2 GB	Q4_K_M	Szoros
25.5 tok/s 22–31	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	33.0 GB	Q3_K_M	Szoros
25.5 tok/s 22–31	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	33.0 GB	Q3_K_M	Szoros
25.5 tok/s 22–31	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	33.0 GB	Q3_K_M	Szoros
25.1 tok/s 15–40 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	73.8 GB	Q8_0	Kényelmes
25.1 tok/s 15–40 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	73.8 GB	Q8_0	Kényelmes
25.1 tok/s 15–40 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	73.8 GB	Q8_0	Kényelmes
23.8 tok/s 20–29	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	73.8 GB	Q8_0	Szoros
20.3 tok/s 17–24	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	73.8 GB	Q8_0	Szoros
20.3 tok/s 17–24	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	73.8 GB	Q8_0	Szoros
20.3 tok/s 17–24	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	73.8 GB	Q8_0	Szoros
18.7 tok/s 16–22	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	41.2 GB	Q4_K_M	Szoros
17.9 tok/s 15–22	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	57.5 GB	Q6_K	Kényelmes
17.9 tok/s 15–22	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	57.5 GB	Q6_K	Kényelmes
17.9 tok/s 15–22	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	57.5 GB	Q6_K	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: Meta AI
Szervezet típusa: Industry
Ország: United States of America
Közölt: 29 January 2024
Szerzők: Baptiste Rozière, Jonas Gehring, Fabian Gloeckle, Sten Sootla, Itai Gat, Ellen Tan, Yossef (Yossi) Adi, Jingyu Liu, Tal Remez, Jérémy Rapin, Artyom Kozhevnikov, Ivan Evtimov, Joanna Bitton, Manish Bhatt, Cristian Canton Ferrer, Aaron Grattafiori, Wenhan Xiong, Alexandre Defossez, Jade Copet, Faisal Azhar, Hugo Touvron, Gabriel Synnaeve, Louis Martin, Nicolas Usunier, Thomas Scialom

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Code generation
Alapmodell: Llama 2-70B

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: 70B
Képzési adatok: 3,000,000,000,000 tokens
Epochok: 1
Tételméret: 4,000,000

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: 1.3 × 10²⁴ FLOP
Hogyan jött létre: Operation counting
Finomhangolás számítás: 4.2 × 10²³ FLOP

A tréning futás

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

Képzési hardver: NVIDIA A100 SXM4 80 GB
Használt chipek: 400
Chip-óra: 2,705,320
Fali óra idő: 6,480 hours (270 days)
Hardverhasználat: MFU 38.2%
Teljesítményfogyasztás: 316.8 kW

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
Hivatkozások: 3,163

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Code Llama: Open Foundation Models for Code
Utoljára frissítve: 25 May 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Code Llama-70B

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 Code Llama-70B

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

Mit jelentenek a számok

Mi szükséges ehhez a modellhez való futtatáshoz

Minimális kártya

A100 PCIe 40 GB

Szükséges memória

33.0 GB

Leggyorsabb

48.4 tok/s

Code Llama-70B eléri a paraméterek számát 70B. Ez a fogyasztói hardveren felül helyezi, abba a tartományba, ahol egy kártyát ezért a célért vásárolnak, nem pedig átalakítanak erre. Az általunk nyomon követett kártyák száma, amelyek elférnek benne: 61.

A legkisebb kártya, ami elbírja, az A100 PCIe 40 GB, memória kapacitással rendelkezik 40 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 25.5 tokenek másodpercenként

A legjobb kategóriájú B200, nagyjából generálás 48.4 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Erről a modelről

Code Llama-70B ki lett adva által Meta AI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt January 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása code generation.

A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, Llama 2-70B. A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.

A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását.

Milyen gyorsan fut, és miért

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 17.1 másodpercenkénti tokenek 49 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.

Mi került a felépítésébe

A képzés futás körülbelül 1.3 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 3,000,000,000,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Code Llama-70B

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

01

Olvasd el a MEMORY adatokat először.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani Code Llama-70B, körülbelül szükséges 33.0 GB a tömörítésnél Q3_K_M. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
02

Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.

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. Code Llama-70B.
03

Állítsa be a minőségi minimumot

A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., elérni egy tömörítést a Q3_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 Code Llama-70B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 48.4 tok/s
05

Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.

Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben Code Llama-70B. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nézd meg a kártyát a másik oldalról.

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. Code Llama-70B.

Válaszok

Code Llama-70B — gyakori kérdések

Code Llama-70B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 48.4 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: 49.

Code Llama-70B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 33.0 GB tömörítési arányban Q3_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.

Code Llama-70B— 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.

Code Llama-70B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 70B. 70B. 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.

Code Llama-70B— Ki készítette ezt?

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

Code Llama-70B— Mikor adták ki?

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

Code Llama-70B— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot code generation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

Code Llama-70B— Hol tudom letölteni?

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

Code Llama-70B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 1.3 × 10²⁴ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100 SXM4 80 GB. 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.

Code Llama-70B— 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 12.4 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Code Llama-70B— 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: 61. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Code Llama-70B— 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: 4. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Code Llama-70B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 41–58 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Code Llama-70B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az A100 PCIe 40 GB, memória kapacitással rendelkezik 40 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 33.0 GB, és körülbelül 25.5 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 61.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 2026

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