Code Llama-7B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Meta AI 7B Paraméterek August 2023

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 · 38.0 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

484 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Code Llama-7B?

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
484 tok/s 411–581	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
484 tok/s 411–581	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
387 tok/s 232–618 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
387 tok/s 232–618 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
309 tok/s 185–495 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
296 tok/s 251–355	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
296 tok/s 251–355	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
283 tok/s 170–453 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
251 tok/s 151–402 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
251 tok/s 151–402 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
251 tok/s 151–402 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
238 tok/s 203–286	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
218 tok/s 185–261	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.5 GB	Q4_K_M	Szoros
203 tok/s 173–244	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
203 tok/s 173–244	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
155 tok/s 93–248 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
155 tok/s 93–248 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
129 tok/s 77–206 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
126 tok/s 76–202 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
123 tok/s 105–148	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
123 tok/s 105–148	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	11.8 GB	Q8_0	Kényelmes
123 tok/s 105–148	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	11.8 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: Meta AI
Szervezet típusa: Industry
Ország: United States of America
Közölt: 14 August 2023
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 2-7B

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: 7B
Képzési adatok: 600,000,000,000 tokens
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: 1.1 × 10²³ FLOP
Hogyan jött létre: Operation counting
Finomhangolás számítás: 2.5 × 10²² 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

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-7B

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-7B

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

Mit jelentenek a számok

A hardver oldal

Minimális kártya

P102-101

Szükséges memória

8.5 GB

Leggyorsabb

484 tok/s

Code Llama-7B eléri a paraméterek számát 7B. 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.

az alsó végén ezt kezelik P102-101, memória kapacitással rendelkezik 10 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q4_K_M és körülbelül előállítva 38.0 tokenek másodpercenként

A másik végén ül B200, nagyjából generálás 484 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

Code Llama-7B ki lett adva által Meta AI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt August 2023. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

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

Ez alapoz. Llama 2-7B. A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.

Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted.

A átbocsátási számadatok olvasása

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 35.4 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 289 tőlük

Ez egy sűrű modell, így minden paramétert minden előállított tokenhez elolvasnak. Ez szinte pontosan nyomon követi a memória-sávszélességet — egy kártya, amelynek kétszer akkora a sávszélessége, körülbelül kétszer olyan gyorsan generál.

A figyelem elrendezése a fájlban van, így a memóriaértékek pontosan számítva vannak, nem pedig közelítve.

Hogyan lett betanítva

A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 1.1 × 10²³ 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.

A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 600,000,000,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Code Llama-7B

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

01

Kezdj a GPU VRAM oszloptól.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani Code Llama-7B, körülbelül szükséges 8.5 GB a tömörítésnél Q4_K_M. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
02

Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

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-7B.
03

Állítsa be a minőségi minimumot

Minden KÁRTYA a legkevésbé tömörített másolatot futtatja, amelyet el tud tartani., 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

Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.

A sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a Code Llama-7B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 484 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-7B. 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 kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy Code Llama-7B.

Válaszok

Code Llama-7B — gyakori kérdések

Code Llama-7B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 7B. 7B. 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-7B— Ki készítette ezt?

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

Code Llama-7B— Mikor adták ki?

Kibocsátották a August 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

Code Llama-7B— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot code generation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

Code Llama-7B— 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-7B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 1.1 × 10²³ 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-7B— 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 1.3 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Code Llama-7B— 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.

Code Llama-7B— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Minden kártya a lehető legkevésbé tömörített másolatát futtatva jelenik meg, amit képes tárolni. A kártyákon elférő különböző tömörítési szintek száma: 4. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Code Llama-7B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Ezek becslések valós hibahatárokkal, és bármelyikük ésszerűen bárhol elhelyezkedhet a közzétett tartományán belül, attól függően, hogy milyen futtatási időt használsz. A leggyorsabb eredmény itt: 411–581 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-7B— 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 8.5 GB, és körülbelül 38.0 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 306.

Code Llama-7B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 484 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: 289.

Code Llama-7B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 8.5 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.

Code Llama-7B— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q6_K, használva körülbelül 10.1 GB és körülbelül generálás 80.2 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Code Llama-7B— 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 11.8 GB és körülbelül generálás 68.4 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Code Llama-7B— 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 11.8 GB és körülbelül generálás 81.1 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Code Llama-7B— 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 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