LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned) calcolatore TPS

Apri i pesi Zhejiang University (ZJU) 7B parametri October 2023

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

582 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Quadro 6000

6 GB · IQ4_XS · 18.1 tok/s

Scheda più veloce

B200

484 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)?

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.

582 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
484 tok/s 411–581	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.8 GB	Q8_0	Comodo
484 tok/s 411–581	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.8 GB	Q8_0	Comodo
387 tok/s 232–618 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.8 GB	Q8_0	Comodo
387 tok/s 232–618 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.8 GB	Q8_0	Comodo
309 tok/s 185–495 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
296 tok/s 251–355	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.8 GB	Q8_0	Comodo
296 tok/s 251–355	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.8 GB	Q8_0	Comodo
283 tok/s 170–453 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.8 GB	Q8_0	Comodo
251 tok/s 151–402 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
251 tok/s 151–402 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
251 tok/s 151–402 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
238 tok/s 203–286	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
203 tok/s 173–244	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.8 GB	Q8_0	Comodo
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
203 tok/s 173–244	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
155 tok/s 93–248 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.8 GB	Q8_0	Comodo
155 tok/s 93–248 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.8 GB	Q8_0	Comodo
131 tok/s 111–157	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.1 GB	Q6_K	Stretto
129 tok/s 77–206 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
126 tok/s 76–202 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.8 GB	Q8_0	Comodo
123 tok/s 105–148	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.8 GB	Q8_0	Comodo
123 tok/s 105–148	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.8 GB	Q8_0	Comodo
123 tok/s 105–148	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.8 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: Zhejiang University (ZJU)
Tipo di organizzazione: Academia
Paese: China
Pubblicato: 2 October 2023
Autori: Yin Fang, Xiaozhuan Liang, Ningyu Zhang, Kangwei Liu, Rui Huang, Zhuo Chen, Xiaohui Fan, Huajun Chen

Cosa fa

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

Dominio: Language, Biology
Compito: Protein folding prediction, Protein generation, Other Biological Modeling, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein question answering
Modello di base: LLaMA-7B

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: 7B
Dati di addestramento: 5,068,266,667 tokens

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.

Calcolo di addestramento: 2.8 × 10²² FLOP
Come è stato stabilito: Hardware,Operation counting

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 (unrestricted)
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
Citazioni: 145

Fonti

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

Riferimento: Mol-Instructions: A Large-Scale Biomolecular Instruction Dataset for Large Language Models
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)

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 LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)

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

Cosa serve per eseguire questo modello

Scheda minima

Quadro 6000

Memoria necessaria

5.1 GB

Più veloce

484 tok/s

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned) raggiunge un conteggio di parametri di 7B. 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: 582.

La scheda più piccola che lo tiene è Quadro 6000, con una capacità di memoria di 6 GB, eseguendolo a una compressione di IQ4_XS e producendo circa 18.1 token al secondo

Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 484 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned) è stato pubblicato da Zhejiang University (ZJU), nel paese registrato come China, durante October 2023. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia.

Funziona nel dominio di Language, Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein folding prediction, Protein generation, Other Biological Modeling, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein question answering.

Invece di essere addestrato da zero, è derivato da LLaMA-7B. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.

I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere.

Cosa decide la velocità

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 26.1 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 552 di loro

Essendo denso, legge tutto se stesso per token, motivo per cui l'ordinamento per velocità qui sotto segue da vicino l'ordinamento per larghezza di banda della memoria.

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

Come è stato addestrato

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 2.8 × 10²² FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Il set di addestramento si aggirava attorno a 5,068,266,667 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)

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

Inizia dalla colonna VRAM

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned), avere bisogno di circa 5.1 GB a una compressione di IQ4_XS. 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. LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned).
03

Scegli quanto lontano lo comprimerai

La Compression è ciò che rende un modello adatto a schede più piccole, a fronte di un certo costo in accuratezza., 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 velocità

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned). 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 484 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 LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned). 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

Apri la scheda su cui ti sei deciso.

Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned).

Risposte

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned) — domande comuni

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 484 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: 552.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 5.1 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.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?

Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q6_K, utilizzando circa 7.1 GB e generando approssimativamente 131 token al secondo. Il fit è stretto.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 8.8 GB e generando approssimativamente 55.2 token al secondo. Il fit è comodo.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— 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 Q8_0, utilizzando circa 8.8 GB e generando approssimativamente 68.4 token al secondo. Il fit è comodo.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— 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 8.8 GB e generando approssimativamente 81.1 token al secondo. Il fit è comodo.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— 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.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 7B. In the name. 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.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Zhejiang University (ZJU), basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in October 2023. 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.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein folding prediction, Protein generation, Other Biological Modeling, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein question answering. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— 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.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 2.8 × 10²² FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— 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 1.0 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— 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: 582. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— 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: 3. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. Un esempio: 411–581 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.

LLaMA-7B (protein-oriented instruction-tuned)— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Quadro 6000, con una capacità di memoria di 6 GB. Esegui il modello a una compressione di IQ4_XS utilizzando circa 5.1 GB, e produce approssimativamente 18.1 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 582.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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