Me Llama 70B calcolatore TPS

Apri i pesi Yale School of Medicine,University of Florida,University of Texas Health Science Center 70B parametri February 2024

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

61 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

A100 PCIe 40 GB

40 GB · IQ4_XS · 23.2 tok/s

Scheda più veloce

B200

48.4 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Me Llama 70B?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

61 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
48.4 tok/s 41–58	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	72.5 GB	Q8_0	Comodo
48.4 tok/s 41–58	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	72.5 GB	Q8_0	Comodo
38.7 tok/s 23–62 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	72.5 GB	Q8_0	Comodo
38.7 tok/s 23–62 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	72.5 GB	Q8_0	Comodo
30.9 tok/s 19–49 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	72.5 GB	Q8_0	Comodo
29.6 tok/s 25–36	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	72.5 GB	Q8_0	Comodo
29.6 tok/s 25–36	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	72.5 GB	Q8_0	Comodo
29.5 tok/s 25–35	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	56.2 GB	Q6_K	Comodo
29.5 tok/s 25–35	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	56.2 GB	Q6_K	Comodo
28.3 tok/s 17–45 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	72.5 GB	Q8_0	Comodo
26.1 tok/s 22–31	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	39.9 GB	Q4_K_M	Stretto
25.1 tok/s 15–40 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	72.5 GB	Q8_0	Comodo
25.1 tok/s 15–40 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	72.5 GB	Q8_0	Comodo
25.1 tok/s 15–40 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	72.5 GB	Q8_0	Comodo
23.8 tok/s 20–29	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	72.5 GB	Q8_0	Stretto
23.2 tok/s 20–28	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	35.8 GB	IQ4_XS	Stretto
23.2 tok/s 20–28	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	35.8 GB	IQ4_XS	Stretto
23.2 tok/s 20–28	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	35.8 GB	IQ4_XS	Stretto
20.3 tok/s 17–24	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	72.5 GB	Q8_0	Stretto
20.3 tok/s 17–24	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	72.5 GB	Q8_0	Stretto
20.3 tok/s 17–24	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	72.5 GB	Q8_0	Stretto
18.7 tok/s 16–22	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	39.9 GB	Q4_K_M	Stretto
17.9 tok/s 15–22	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	56.2 GB	Q6_K	Comodo
17.9 tok/s 15–22	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	56.2 GB	Q6_K	Comodo
17.9 tok/s 15–22	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	56.2 GB	Q6_K	Comodo

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: Yale School of Medicine,University of Florida,University of Texas Health Science Center
Tipo di organizzazione: Academia,Academia,Academia
Paese: United States of America
Pubblicato: 20 February 2024
Autori: Qianqian Xie, Qingyu Chen, Aokun Chen, Cheng Peng, Yan Hu, Fongci Lin, Xueqing Peng, Jimin Huang, Jeffrey Zhang, Vipina Keloth, Xinyu Zhou, Lingfei Qian, Huan He, Dennis Shung, Lucila Ohno-Machado, Yonghui Wu, Hua Xu, Jiang Bian

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Language, Medicine
Compito: Language modeling/generation, Question answering, Medical diagnosis, Named entity recognition (NER), Text classification, Text summarization
Modello di base: Llama 2-70B
Formato numerico: BF16

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 70B
Dati di addestramento: 129,000,000,000 tokens
Epoche: 1

Calcolo di addestramento

L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.

Come è stato stabilito: Operation counting,Hardware
Addestramento fine: 4.3 × 10²² FLOP

La corsa di addestramento

Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.

Hardware di addestramento: NVIDIA A100 SXM4 80 GB
Chip-ore: 100,000

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (non-commercial)
Codice di addestramento: Unreleased

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia: Confident

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: Me LLaMA: Foundation Large Language Models for Medical Applications
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Me Llama 70B

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano Me Llama 70B

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

A100 PCIe 40 GB

Memoria necessaria

35.8 GB

Più veloce

48.4 tok/s

Me Llama 70B raggiunge un conteggio di parametri di 70B. Questo lo colloca al di sopra dell'hardware consumer, nella fascia in cui una CARD viene acquistata per questo scopo piuttosto che riadattata per esso. Il numero di CARD che teniamo traccia e che possono contenerlo: 61.

Il punto di ingresso è A100 PCIe 40 GB, con una capacità di memoria di 40 GB, eseguendolo a una compressione di IQ4_XS e producendo circa 23.2 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 48.4 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

Me Llama 70B è stato pubblicato da Yale School of Medicine,University of Florida,University of Texas Health Science Center, nel paese registrato come United States of America, durante February 2024. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia,Academia.

Funziona nel dominio di Language, Medicine, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering, Medical diagnosis, Named entity recognition (NER), Text classification, Text summarization.

Costruisce su Llama 2-70B. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.

I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Il risultato mediano è attorno 17.1 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 49 di loro

Ogni peso partecipa a ogni token qui, quindi la larghezza di banda è tutta la storia: la classifica sottostante è effettivamente una classifica del throughput di memoria.

Poiché l'architettura è registrata, la colonna di memoria è derivata piuttosto che stimata.

Cosa è stato necessario per costruirlo

L'addestramento ha consumato un corpus di circa 129,000,000,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Me Llama 70B

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa

Ogni card qui è stata controllata contro Me Llama 70B, avere bisogno di circa 35.8 GB a una compressione di IQ4_XS. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da Me Llama 70B.
03

Scegli quanto lontano lo comprimerai

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., raggiungendo una compressione di IQ4_XS sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per Me Llama 70B. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 48.4 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di Me Llama 70B. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Vedi cos'altro che questa card esegue

Ogni nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. Me Llama 70B.

Risposte

Me Llama 70B — domande comuni

Me Llama 70B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 48.4 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 49.

Me Llama 70B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 35.8 GB a una compressione di IQ4_XS, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

Me Llama 70B— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

Me Llama 70B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 70B. 70B. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

Me Llama 70B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Yale School of Medicine,University of Florida,University of Texas Health Science Center, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia.

Me Llama 70B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in February 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

Me Llama 70B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, Medicine, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering, Medical diagnosis, Named entity recognition (NER), Text classification, Text summarization. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

Me Llama 70B— Dove posso scaricarlo?

I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.

Me Llama 70B— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 11.1 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Me Llama 70B— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 61. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Me Llama 70B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Una scheda più grande contiene una copia più accurata. Il numero di livelli di compressione utilizzati tra le schede che lo eseguono: 4. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Me Llama 70B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Queste sono stime con barre di errore reali, e ognuna di esse potrebbe ragionevolmente collocarsi ovunque nel suo intervallo pubblicato a seconda del runtime che utilizzi. Il risultato più veloce qui: 41–58 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

Me Llama 70B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è A100 PCIe 40 GB, con una capacità di memoria di 40 GB. Esegui il modello a una compressione di IQ4_XS utilizzando circa 35.8 GB, e produce approssimativamente 23.2 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 61.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.

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