Goat-7B 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
Tesla K20c
5 GB · Q3_K_M · 28.9 tok/s
Leggyorsabb kártya
B200
484 tok/s · 180 GB
Melyik GPU képes futtatni Goat-7B?
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..
589 kártyák illeszkednek
Számítás| Szükséges | Kvantisálás | Illeszkedik | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
484
tok/s
290–774 · alacsony bizalom |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
484
tok/s
290–774 · alacsony bizalom |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
387
tok/s
232–618 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
387
tok/s
232–618 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
309
tok/s
185–495 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
296
tok/s
178–473 · alacsony bizalom |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
296
tok/s
178–473 · alacsony bizalom |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
283
tok/s
170–453 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
251
tok/s
151–402 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
251
tok/s
151–402 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
251
tok/s
151–402 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
238
tok/s
143–381 · alacsony bizalom |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
203
tok/s
122–325 · alacsony bizalom |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
203
tok/s
122–325 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
203
tok/s
122–325 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
203
tok/s
122–325 · alacsony bizalom |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
203
tok/s
122–325 · alacsony bizalom |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
155
tok/s
93–248 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
155
tok/s
93–248 · alacsony bizalom |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
131
tok/s
79–210 · alacsony bizalom |
CMP 170HX 8 GB NVIDIA | 8 GB | 1,490 GB/s | Sep 2021 | 6.6 GB | Q6_K | Szoros |
|
129
tok/s
77–206 · alacsony bizalom |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 8.2 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 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
123
tok/s
74–197 · alacsony bizalom |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
123
tok/s
74–197 · alacsony bizalom |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 8.2 GB | Q8_0 | Kényelmes |
|
123
tok/s
74–197 · alacsony bizalom |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 8.2 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
- National University of Singapore
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Singapore
- Közölt
- 23 May 2023
- Szerzők
- Tiedong Liu, Bryan Kian Hsiang Low
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Quantitative reasoning
- Alapmodell
- LLaMA-7B
- Numerikus formátum
- FP16
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
- 43,700,000 tokens
- Epochok
- 1
7B
Fine-tune dataset had 1 million question-answer pairs. likely ~10 tokens per pair?
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.
- Finomhangolás számítás
- 2 × 10¹⁸ FLOP
"Goat-7B can be easily fine-tuned using LoRA on a 24GB VRAM GPU... In particular, the fine-tuning process for a specific arithmetic sub-task, such as 8-digit addition using 100K instances, takes only approximately 1.5 hours on an A10 GPU to achieve near-perfect accuracy" Info isn't very complete - no timeframe specified for the VRAM GPU, I'm not sure how many tokens are in the fine-tune dataset and they use LoRA. Maybe it's 15 A10-hours total (1M total instances)? But safe to assume it's a smal…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA A10 PCIe
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)
- Képzés kód
- Open (non-commercial)
no license noted. perhaps LLaMA 1 license by default (non-comm). repo with finetune (i.e. training since this is a Llama finetune) code https://github.com/liutiedong/goat
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
- Hivatkozások
- 107
"We introduce Goat, a fine-tuned LLaMA model that significantly outperforms GPT-4 on a range of arithmetic tasks. Fine-tuned on a synthetically generated dataset, Goat achieves state-ofthe-art performance on BIG-bench arithmetic sub-task."
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Goat: Fine-tuned LLaMA Outperforms GPT-4 on Arithmetic Tasks
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Az extremitások
A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Goat-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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 484 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 484 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 387 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 387 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 309 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 296 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 296 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 283 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 251 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 251 tok/s
A legkisebb GPU-k, amik még futnak Goat-7B
A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..
- 01 Quadro P2200 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 27.8 tok/s
- 02 P102-100 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 61.1 tok/s
- 03 GeForce GTX 1060 5 GB 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 22.2 tok/s
- 04 Quadro P2000 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 19.5 tok/s
- 05 Tesla K20s 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 28.9 tok/s
- 06 Tesla K20m 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 28.9 tok/s
- 07 Tesla K20c 5 GB · Szükséges 4.1 GB · Q3_K_M · Szoros 28.9 tok/s
- 08 RTX 1000 Mobile Ada Generation 6 GB · Szükséges 4.9 GB · Q4_K_M · Szoros 26.8 tok/s
- 09 GeForce RTX 3050 6 GB 6 GB · Szükséges 4.9 GB · Q4_K_M · Szoros 23.5 tok/s
- 10 Arc A380M 6 GB · Szükséges 4.9 GB · Q4_K_M · Szoros 16.9 tok/s
Mit jelentenek a számok
Mi szükséges ehhez a modellhez való futtatáshoz
Minimális kártya
Tesla K20c
Szükséges memória
4.1 GB
Leggyorsabb
484 tok/s
Goat-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: 589.
A legkisebb kártya, ami elbírja, az Tesla K20c, memória kapacitással rendelkezik 5 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 28.9 tokenek másodpercenként
A másik végén ül B200, nagyjából generálás 484 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.
Honnan jött
Goat-7B ki lett adva által National University of Singapore, az országban rögzítve mint Singapore, alatt May 2023. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása quantitative reasoning.
A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, LLaMA-7B. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.
A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását.
A sebességek megértése
A medián eredmény körül 26.1 másodpercenkénti tokenek 559 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 belső architektúrája nincs nyilvántartásban, így a memória a paraméterek száma alapján van megbecsülve és ennek megfelelően van megjelölve. Várhatóan a tényleges érték eltér, különösen hosszú CONTEXT LENGTH esetén.
Mi került a felépítésébe
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 43,700,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: sOTA improvement.
Lépésről lépésre
Hogyan válasszunk GPU-t a Goat-7B
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.
Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a Goat-7B, körülbelül szükséges 4.1 GB a tömörítésnél Q3_K_M. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
-
02
Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.
A hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. Goat-7B.
-
03
Állítsa be a minőségi minimumot
Minden KÁRTYA a legkevésbé tömörített másolatot futtatja, amelyet el tud tartani., 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
Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.
A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért Goat-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 Goat-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, mit futtat még az a kártya.
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. Goat-7B.
Válaszok
Goat-7B — gyakori kérdések
Goat-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.
Goat-7B— Ki készítette ezt?
Kiadta National University of Singapore, alapján Singapore, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Goat-7B— Mikor adták ki?
Kibocsátották a May 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Goat-7B— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot quantitative reasoning. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Goat-7B— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
Goat-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.
Goat-7B— 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: 589. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.
Goat-7B— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?
Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 4. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.
Goat-7B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?
A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 290–774 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.
Goat-7B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Tesla K20c, memória kapacitással rendelkezik 5 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 4.1 GB, és körülbelül 28.9 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 589.
Goat-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: 559.
Goat-7B— mennyi VRAM-ra van szüksége?
Kb. 4.1 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.
Goat-7B— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?
Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q6_K, használva körülbelül 6.6 GB és körülbelül generálás 131 tokensek másodpercenként. A fit szoros.
Goat-7B— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?
Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 8.2 GB és körülbelül generálás 55.2 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.
Goat-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 8.2 GB és körülbelül generálás 68.4 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.
Goat-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 8.2 GB és körülbelül generálás 81.1 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.
Goat-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.
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..