Llama 3 8B 版本:对于 80 亿参数的模型,建议至少 4 核 CPU,至少 16GB 内存(推荐 32GB 或更高),以确保模型加载和运行过程中的流畅性;模型文件大小 5 GB 左右,磁盘空间有 10GB 足够了;GPU 是可选的,它可以显著提高推理速度 Llama 3 70B 版本:对于 700 亿参数的模型,CPU 要求显著提高(建议 16 核以上),...
磁盘空间:Llama 3 8B约为4GB,而Llama 3 70B超过20GB。 软件要求 Docker:ollama依靠Docker容器进行部署。 CUDA:如果使用NVIDIA GPU,则必须安装并配置相应的CUDA版本 我们专注于行业计算应用,并拥有10年以上丰富经验, 通过分析软件算法的计算特点,给出专业匹配的工作站硬件配置方案,保证计算最快 再加之整机系统优化,...
Llama3与Llama2最小模型差异 | Llama3 在模型代码上与 Llama2 几乎完全相同,但各自最低模型的 8B 和 7B 在配置上有些不同:1.KV heads 增加到 8,这在 7B 上是 0,即最低模型也启用了 GQA. 2.ffn 的 SwiGLU 隐藏层系数 multiple_of 增加到 1024. 3.ffn_dim_multiplier 增加到 1.3, 7B 上是 0. ...
RAM:Llama 3 8B至少16GB,Llama 3 70B至少64GB或更多。 GPU:具有至少8GB VRAM的强大GPU,最好是支持CUDA的NVIDIA GPU。 磁盘空间:Llama 3 8B约为4GB,而Llama 3 70B超过20GB。 软件要求 Docker:ollama依靠Docker容器进行部署。 CUDA:如果使用NVIDIA GPU,则必须安装并配置相应的CUDA版本 我们专注于行业计算应用,并...
RAM:Llama 3 8B至少16GB,Llama 3 70B至少64GB或更多。 GPU:具有至少8GB VRAM的强大GPU,最好是支持CUDA的NVIDIA GPU。 磁盘空间:Llama 3 8B约为4GB,而Llama 3 70B超过20GB。 软件要求 Docker:ollama依靠Docker容器进行部署。 CUDA:如果使用NVIDIA GPU,则必须安装并配置相应的CUDA版本 ...