BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M TPS kalkulátor

Nyitott súlyok KE Holdings Inc. (“Beike”) 13B Paraméterek July 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

295 kártyák, amelyek futtatni tudják

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

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..

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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

  5. 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.

  6. 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

01

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.

02

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.

03

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.

04

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.

05

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.

06

BELLE-Llama2-13B-chat-0.4M— Ki készítette ezt?

Kiadta KE Holdings Inc. (“Beike”), alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

07

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.

08

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.

09

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.

10

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.

11

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.

12

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.

13

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.

14

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.

15

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.

16

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.

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..