ファミリー Aya · 8B パラメータ

Aya 23 8B

Pre-Expanse。23言語。⚠ CC-BY-NC。Aya Expanse 8Bによって置き換えられている。

Cohere For AI·ライセンス CC-BY-NC 4.0·コンテキスト 8k tokens·公開日 2024年5月← カタログ

01できること

長所
  • Expanse以前の多言語対応
  • フランス語を含む23言語
知っておくべき限界
  • —⚠ CC-BY-NC
  • —コンテキスト 8k
  • —Aya Expanse 8Bに取って代わられています
アーキテクチャ
Dense 8B · Aya Collectionで指示ファインチューニング(IFT)
トレーニング
23言語対応
おすすめの用途
歴史ある多言語モデル

04インストール

インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。

$ollama run aya:8b
⚠
初回ダウンロード:選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。

02必要なメモリ

このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値(4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む)。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。

Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
5 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
6 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
9 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
16 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 10 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。

Aya 23 8Bに必要なハードウェアは?

Aya 23 8BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 5 GB程度が必要です。比較候補:RTX 5060 Ti 16 GB — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。

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03予想速度

Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。

エントリーレベル
~10t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~30t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~80t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900