ファミリー Jais · 70B パラメータ

Jais Adapted 70B Chat

Llama-2 70B にアラビア語トークン 32k を追加した拡張モデル。AR/EN のバイリンガルで、GQA を採用。

MBZUAI / Core42·ライセンス Apache 2.0·コンテキスト 4k tokens·公開日 2024年11月·128 GBの範囲に収まる GIGABYTE AI TOP ATOM← カタログ

01できること

長所
  • 最も優れたアラビア語のオープンウェイトLLM
  • アラビア語においてGPT-4レベルの性能
  • Jaisライセンス(商業利用可)
知っておくべき限界
  • —40 GB VRAM Q4
  • —コンテキストは4096トークンのみ
  • —アラビア語・英語以外では能力が限定的
アーキテクチャ
デンス・70B・アラビア語・英語専門・MBZUAI/Core42 UAE
トレーニング
MBZUAI/Core42 — アラビア語で書かれた原文と高品質な英語からなる395Bトークンのコーパス。
おすすめの用途
高度なアラビア語対応AR/ENのバイリンガル

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 pull hf.co/inceptionai/jais-instruct-GGUF
⚠
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%
40 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
48 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
75 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
140 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 64 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。

Jais Adapted 70B Chatに必要なハードウェアは?

Jais Adapted 70B ChatをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 40 GB程度が必要です。比較候補:GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (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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クラウドを使わず、このモデルを自分専用のChatGPTで利用

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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
~1t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~6t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~20t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900