Me Llama 13B calcolatore TPS

Apri i pesi Yale School of Medicine,University of Florida,University of Texas Health Science Center 13B 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

295 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

GeForce GTX 1080 Ti

11 GB · Q3_K_M · 36.2 tok/s

Scheda più veloce

B200

261 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Me Llama 13B?

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.

295 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
261 tok/s 222–313	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	16.9 GB	Q8_0	Comodo
261 tok/s 222–313	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	16.9 GB	Q8_0	Comodo
208 tok/s 125–333 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	16.9 GB	Q8_0	Comodo
208 tok/s 125–333 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	16.9 GB	Q8_0	Comodo
166 tok/s 100–266 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	16.9 GB	Q8_0	Comodo
159 tok/s 135–191	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	16.9 GB	Q8_0	Comodo
159 tok/s 135–191	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	16.9 GB	Q8_0	Comodo
152 tok/s 91–244 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	16.9 GB	Q8_0	Comodo
135 tok/s 81–217 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	16.9 GB	Q8_0	Comodo
135 tok/s 81–217 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	16.9 GB	Q8_0	Comodo
135 tok/s 81–217 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	16.9 GB	Q8_0	Comodo
128 tok/s 109–154	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	16.9 GB	Q8_0	Comodo
109 tok/s 93–131	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	16.9 GB	Q8_0	Comodo
109 tok/s 93–131	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	16.9 GB	Q8_0	Comodo
109 tok/s 93–131	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	16.9 GB	Q8_0	Comodo
109 tok/s 93–131	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	16.9 GB	Q8_0	Comodo
109 tok/s 93–131	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	16.9 GB	Q8_0	Comodo
83.4 tok/s 50–133 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	16.9 GB	Q8_0	Comodo
83.4 tok/s 50–133 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	16.9 GB	Q8_0	Comodo
73.0 tok/s 62–88	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.1 GB	IQ4_XS	Stretto
73.0 tok/s 62–88	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.1 GB	IQ4_XS	Stretto
69.5 tok/s 42–111 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	16.9 GB	Q8_0	Comodo
68.0 tok/s 41–109 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	16.9 GB	Q8_0	Comodo
66.5 tok/s 56–80	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	16.9 GB	Q8_0	Comodo
66.5 tok/s 56–80	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	16.9 GB	Q8_0	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 2-13B
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: 13B
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
Addestramento fine: 1 × 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

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 13B

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 13B

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

GeForce GTX 1080 Ti

Memoria necessaria

9.4 GB

Più veloce

261 tok/s

Me Llama 13B raggiunge un conteggio di parametri di 13B. È piccolo abbastanza che l'hardware è raramente l'ostacolo, anche su CARD di diversi anni fa. Il numero di CARD che monitoriamo che possono eseguirlo: 295.

Il punto di ingresso è GeForce GTX 1080 Ti, con una capacità di memoria di 11 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 36.2 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 261 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Da dove è venuto

Me Llama 13B 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 2-13B. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.

Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato.

Comprendere le velocità

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 24.2 token al secondo 258 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.

Il suo layout di attenzione è in our database, quindi le cifre di VRAM sono calcolate esattamente piuttosto che approssimate.

Come è stato addestrato

È stato addestrato su un corpus di circa 129,000,000,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Me Llama 13B

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

La tabella elenca ogni card in grado di contenere Me Llama 13B, avere bisogno di circa 9.4 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale

Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. Me Llama 13B.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., raggiungendo una compressione di Q3_K_M 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

Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per Me Llama 13B. 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 261 tok/s
05

Leggi l'ultima colonna di fit

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di Me Llama 13B. 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

Controlla la GPU dall'altro lato

Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a Me Llama 13B.

Risposte

Me Llama 13B — domande comuni

Me Llama 13B— 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 13B— 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 1.9 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Me Llama 13B— due GPU lo farebbero andare più veloce?

La capacità si somma tra le schede; il throughput no. Il numero di schede che già la possiedono da sole: 295. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Me Llama 13B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 4. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Me Llama 13B— 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: 222–313 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 13B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è GeForce GTX 1080 Ti, con una capacità di memoria di 11 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 9.4 GB, e produce approssimativamente 36.2 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 295.

Me Llama 13B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 261 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: 258.

Me Llama 13B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 9.4 GB a una compressione di Q3_K_M, 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 13B— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di IQ4_XS, utilizzando circa 10.1 GB e generando approssimativamente 73.0 token al secondo. Il fit è stretto.

Me Llama 13B— posso eseguirlo su una GPU holding 16 GB?

Sì. La scheda Tesla V100 SXM2 16 GB, tenere 16 GB, lo esegue a una compressione di Q6_K, utilizzando circa 13.9 GB e generando approssimativamente 53.5 token al secondo. Il fit è stretto.

Me Llama 13B— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 16.9 GB e generando approssimativamente 43.7 token al secondo. Il fit è comodo.

Me Llama 13B— 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 13B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 13B. 13B. 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 13B— 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 13B— 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 13B— 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. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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