BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M TPS kalkulátor
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
818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak
Legkisebb kártya, ami elfér
GeForce GTX 1080 Ti
11 GB · Q3_K_M · 36.2 tok/s
Leggyorsabb kártya
B200
261 tok/s · 180 GB
Melyik GPU képes futtatni BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M?
Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ
Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..
Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..
295 kártyák illeszkednek
Számítás| Szükséges | Kvantisálás | Illeszkedik | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
261
tok/s
222–313 |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
261
tok/s
222–313 |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
208
tok/s
125–333 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
208
tok/s
125–333 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
166
tok/s
100–266 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
159
tok/s
135–191 |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
159
tok/s
135–191 |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
152
tok/s
91–244 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
135
tok/s
81–217 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
135
tok/s
81–217 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
135
tok/s
81–217 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
128
tok/s
109–154 |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
109
tok/s
93–131 |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
109
tok/s
93–131 |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
109
tok/s
93–131 |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
109
tok/s
93–131 |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
109
tok/s
93–131 |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
83.4
tok/s
50–133 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
83.4
tok/s
50–133 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
73.0
tok/s
62–88 |
GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA | 12 GB | 912 GB/s | Jan 2022 | 10.1 GB | IQ4_XS | Szoros |
|
73.0
tok/s
62–88 |
GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA | 12 GB | 912 GB/s | May 2021 | 10.1 GB | IQ4_XS | Szoros |
|
69.5
tok/s
42–111 · alacsony bizalom |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
68.0
tok/s
41–109 · alacsony bizalom |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
66.5
tok/s
56–80 |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 16.9 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
66.5
tok/s
56–80 |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 16.9 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
- KE Holdings Inc. (“Beike”)
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- China
- Közölt
- 27 July 2023
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation
- Alapmodell
- Llama 2-13B
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
- 13B
- Képzési adatok
- tokens
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 (non-commercial)
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- 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 BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 261 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 261 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 208 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 208 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 166 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 159 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 159 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 152 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 135 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 135 tok/s
A legkisebb GPU-k, amik még futnak BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M
A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..
- 01 GeForce RTX 2080 Ti 11 GB · Szükséges 9.4 GB · Q3_K_M · Szoros 54.2 tok/s
- 02 GeForce GTX 1080 Ti 11 GB · Szükséges 9.4 GB · Q3_K_M · Szoros 36.2 tok/s
- 03 Switch 2 GPU 12 GB · Szükséges 10.1 GB · IQ4_XS · Szoros 8.2 tok/s
- 04 Radeon RX 9070 GRE 12 GB · Szükséges 10.1 GB · IQ4_XS · Szoros 27.0 tok/s
- 05 GeForce RTX 5070 12 GB · Szükséges 10.1 GB · IQ4_XS · Szoros 53.8 tok/s
- 06 GeForce RTX 5070 Ti Mobile 12 GB · Szükséges 10.1 GB · IQ4_XS · Szoros 53.8 tok/s
- 07 Arc B580 12 GB · Szükséges 10.1 GB · IQ4_XS · Szoros 23.7 tok/s
- 08 Radeon RX 7800M 12 GB · Szükséges 10.1 GB · IQ4_XS · Szoros 27.0 tok/s
- 09 GeForce RTX 4070 GDDR6 12 GB · Szükséges 10.1 GB · IQ4_XS · Szoros 38.4 tok/s
- 10 GeForce RTX 4070 AD103 12 GB · Szükséges 10.1 GB · IQ4_XS · Szoros 40.3 tok/s
Mit jelentenek a számok
Hardverkövetelmények a gyakorlatban
Minimális kártya
GeForce GTX 1080 Ti
Szükséges memória
9.4 GB
Leggyorsabb
261 tok/s
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M eléri a paraméterek számát 13B. 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: 295.
A belépési pont a GeForce GTX 1080 Ti, memória kapacitással rendelkezik 11 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 36.2 tokenek másodpercenként
A legjobb kategóriájú B200, nagyjából generálás 261 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.
Háttér
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M ki lett adva által KE Holdings Inc. (“Beike”), az országban rögzítve mint China, alatt July 2023. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation.
Ez alapoz. Llama 2-13B. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.
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 24.2 másodpercenkénti tokenek 258 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.
Mivel az architektúra rögzítve van, a memória oszlop származtatott, nem pedig becsült.
Lépésről lépésre
Hogyan válasszunk GPU-t a BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M
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.
Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M, körülbelül szükséges 9.4 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 hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M.
-
03
Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.
A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., 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
Rendezés sebesség szerint
A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 261 tok/s
-
05
Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.
Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M. 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, mit futtat még az a kártya.
Egy KÁRTYA végigkövetése a saját oldaláig megmutatja az összes többi modellt, amelyet el tud tartani, ami az a kérdés, ami felmerül, miután döntöttél. BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M.
Válaszok
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M — gyakori kérdések
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?
Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett IQ4_XS, használva körülbelül 10.1 GB és körülbelül generálás 73.0 tokensek másodpercenként. A fit szoros.
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?
Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q6_K, használva körülbelül 13.9 GB és körülbelül generálás 53.5 tokensek másodpercenként. A fit szoros.
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— 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 16.9 GB és körülbelül generálás 43.7 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— 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.
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 13B. 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.
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— Ki készítette ezt?
Kiadta KE Holdings Inc. (“Beike”), alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?
Elosztható a kártya és a rendszer MEMÓRIA között, de így fájdalmasan lassan generálódik. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 1.9 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— Futtatna-e két GPU gyorsabban?
Egy második Kártya körülbelül megduplázza a rendelkezésre álló MEMÓRIÁT, de nem a generálási sebességet. A szám, amely már képes egyedül futtatni: 295. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— 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.
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— 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: 222–313 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az GeForce GTX 1080 Ti, memória kapacitással rendelkezik 11 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 9.4 GB, és körülbelül 36.2 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 295.
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— mennyi idő alatt fut a GPU-n?
A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 261 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: 258.
BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— mennyi VRAM-ra van szüksége?
Kb. 9.4 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.
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..