一、模型权重显存需求 Llama3 70B的参数量大约是70亿,如果使用FP16精度,每个参数占用2字节,那么仅模型权重部分的显存需求就相当可观。具体来说,显存需求约为70×10^9×2字节=140GB。这是一个基础且必要的显存占用。 二、其他因素导致的显存占用 除了模型权重外,还有以下几个因素会影响Llama3 70B的显存需求: 激活...
LLaMa3-70B的参数量大概是70亿(70B),假设我们使用FP16精度,每个参数占用2字节,那么显存需求就是70×10×2 bytes = 140GB。这个计算很简单,但已经占用了相当一部分显存。 激活函数 🎯 接下来是激活函数的部分。我们假设批次大小(Batch Size)为1,序列长度(Sequence Length)为2048,隐藏层大小(Hidden Size)为12288...
ollama run llama3 "hello" --verbose 接着是70B版本的指令：ollama run llama3:70b "hello" --verbose 执行完毕后，您将看到相应的生成结果。【结论与显存需求】简单分析一下生成报告，**我们发现8B版本的生成速度达到了108.7 tokens/s，而70B版本的速度仅为1.46 tokens/s，两者相差了整整100倍。**这种...
”执行ollama run llama3:70b命令后，我们尝试了提问：“你是谁？”虽然系统确实在运行，但速度相对较慢，大约每秒仅能生成一个token。同时，我们观察到资源使用率的情况，显存几乎被完全占用，而内存也消耗了30多G。慢的原因主要归结于模型参数量庞大，导致其推理速度本身就相对较慢。此外，由于显存不足，系统不得...
拉取模型命令如下：8B:ollama run llama3:instruct70B:ollama run llama3:70b-instruct以70B模型为例，模型大小40G，请保证网速足够快（最好千兆网）以及你的C盘有足够的空间。这个级别大小的模型，注定了单张消费级显卡无法直接完全吃下它，这是非常正常的。最理想的方案是2张24G显存的显卡，但这个方案显然不适合...
Llama3的最小版本8B和70B已经全面领先其他竞争对手的开源大模型。其中70B的模型相当于GPT-4的水平,其中8B和70B都可以在个人PC上跑起来,8B就是80亿参数的模型只需要8G+的显存就可以流畅跑起来,70B就是700亿参数的模型虽然宣称需要40G+的显存,经测试在个人电脑的16G的显存上也可以跑起来,就是吐字速度慢些。
Llama 3 70B 的能力,已经可以和 Claude 3 Sonnet 与 Gemini 1.5 Pro 等量齐观,甚至都已经超过了去年的两款 GPT-4 。 更有意思的,就是价格了。实际上,不论是 8B 和 70B 的 Llama 3 ,你都可以在本地部署了。后者可能需要使用量化版本,而且要求一定显存支持。但是这对于很多人来说已经是非常幸福了,因为之前...
在本地环境中直接运行未经量化的全尺寸模型:Smaug-Llama-3-70B 1万 2 12:51 App 【13B大模型无用】大家不需要用自己的8G显存跑大模型了,没意义,70B也许成,我试试 5416 1 3:30 App LLama3.1:理想很丰满,但现实很骨感! 2182 -- 2:50 App 大模型对比 | qwen:72b和llama3:70b 5182 -- 3:00 App ...
近日，浪潮信息发布源2.0-M32大模型4bit和8bit量化版，性能比肩700亿参数的LLaMA3开源大模型。4bit量化版推理运行显存仅需23.27GB，处理每token所需算力约为1.9 GFLOPs，算力消耗仅为同等当量大模型LLaMA3-70B的1/80。而LLaMA3-70B运行显存为160GB，所需算力为140GFLOPs。源2.0-M32量化版是“源”大模型...