Llama3模型的GPU需求主要取决于模型的规模以及应用场景。以下是针对Llama3 8B和70B两个版本的GPU配置建议: Llama3 8B版本: 显卡类型:最低6GB GPU,最好支持CUDA的NVIDIA GPU。 VRAM需求:在FP16精度下,大约需要20GB的VRAM。NVIDIA A10 GPU(24GB VRAM)是一个合适的选择,而在AWS EC2上,g5.xlarge实例配备了这样...
Llama 3.1 发布了！今天我们迎来了 Llama 家族的新成员 Llama 3.1 进入 Hugging Face 平台。我们很高兴与 Meta 合作，确保在 Hugging Face 生态系统中实现最佳集成。Hub 上现有八个开源权重模型 (3 个基础模型和 5 个微调模型)。Llama 3.1 有三种规格: 8B 适合在消费者级 GPU 上进行高效部署和开发，70B ...
4GB GPU 上的 Llama3 为 70B,8GB GPU 上的 Llama3.1 为 405B,带有 AirLLM 库。 无需量化、提炼和修剪。 🔥 💡主要特点: - 支持Llama、ChatGLM、QWen、Baichuan、Mistral、InternLM - 4 位/8 位压缩:推理加速...
Llama 3的8B和70B参数模型在经过多达15T个token的训练后，其性能仍呈对数线性增长。为训练最大的Llama 3模型，Meta采用了数据、模型和管道并行技术。最高效的实现方式在同时使用16000个GPU进行训练时，每个GPU的计算利用率超过了400TFLOPS。他们还开发了新训练堆栈提高GPU运行时间，增强了硬件可靠性和数据损坏检测，创造...
LLama3 70B版：这家伙更是个“大胃王”，要160GB的FP16 VRAM！现在还没有单GPU能满足它，所以得用多GPU。在AWS EC2上，g5.48xlarge实例带了8个A10 GPU，总共192GB VRAM，正好能喂饱它。家里有条件的话，两片Nvidia Tesla P40 24G显卡也能凑合。CPU和内存也得跟上 CPU：多核心、高频率的CPU，能让系统...
64GB内存Mac本地部署DeepSeek-R1 70B模型演示,对比web SocialismTeen 2.0万 1 本地部署Molmo-7B多模态大模型媲美Llama3.2-90B!全方位测评:图像识别、视频分析,打造多模态视觉AI助手!轻松实现监控视频快速找人 AI超元域 1.5万 2 M3 max 48g 跑Llama3 70b 4bit 甜软糯兔森破 6602 4 一分钟教你本地部署Llam...
忽略Llama3可能是H100的显卡，这个训练时长增长太恐怖了。而这些也是Llama3训练成本非常高的原因之一。以700亿参数规模的Llama3-70B为例，训练时长是640万个GPU小时。以AWS的p4d.24xlarge实例计算，包含8个A100，按需付费8卡是32.77美元一个小时，640万个GPU小时是80万台这样的机器，按需付费的价格就是80万×32...
Meta Llama 3-70B，RX 7900 XT的GPU负载数值可以直接拉到MAX档，成功加载模型后占用18.6GB显存，内存仅仅使用了9.1GB。Qwen 1.5-72B，RX 7900 XT使用AMD ROCm加速，推理过程中显卡占用率仅有11%，内存和显存均处于高容量占比，一般主流的32GB内存已经远远不够了。Meta Llama 3-70B，RX 7900 XT使用AMD ROCm...
Meta 首席科学家、图灵奖获得者 Yann LeCun 也在自己的账号上硬核推荐了自己的最新开源模型——支持 8k 长文本，在 24k GPU 集群上使用超过 15T tokens 进行训练，在多项评测基准中表现优异，部分任务中，Llama 3-8B 的表现优于 Llama 2-70B。更多版本将在数月后发布。据其官网显示，Llama 3 采用了包括监督...
Meta 首席科学家、图灵奖获得者 Yann LeCun 也在自己的账号上硬核推荐了自己的最新开源模型——支持 8k 长文本,在 24k GPU 集群上使用超过 15T tokens 进行训练,在多项评测基准中表现优异,部分任务中,Llama 3-8B 的表现优于 Llama 2-70B。更多版本将在数月后发布。