ファミリー Aya · 32B パラメータ

Aya Expanse 32B

23言語、低リソース言語で+25%。Dollyで89.9%、対Mixtral 8x22B。⚠ 商用利用不可。

🇺🇸 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10月← カタログ

01できること

長所
  • +25% 低リソース環境での性能向上
  • 23言語
  • 89.9% Dolly と Mixtral 8x22B の比較
知っておくべき限界
  • —⚠ CC-BY-NCライセンス
  • —コンテキストは8kのみ
アーキテクチャ
デンスモデル(Command Rベース)· 23言語
トレーニング
Commandのバックボーンに対する多言語ファインチューニング
おすすめの用途
高度な多言語対応業務用チャット

05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-expanse:32b
⚠
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%
19 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
23 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
35 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
64 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 32 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。

Aya Expanse 32Bに必要なハードウェアは?

Aya Expanse 32BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 19 GB程度が必要です。比較候補:GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — 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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  • 永久に利用できるオンラインスペース
  • PDF + ファイル
  • 30日間返金対応

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
~3t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~12t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~30t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900

04パブリックベンチマーク

スコアはモデルカード、またはMMLU-Pro/コミュニティの資料から転載したものです。単位:正答率(%)。

Dolly (vs Mixtral 8x22B)
89.9