ファミリー Llama · 405B パラメータ

Llama 3.1 405B Instruct

405BのオープンなDenseモデルの代表格。MMLU 88.6、HumanEval 89.0。HFではアクセス制限あり。Q4で240GB以上。

🇺🇸 Meta·ライセンス Llama 3.1 Community·コンテキスト 125k tokens·公開日 2024年7月← カタログ

01できること

長所
  • オープンなデンスモデルの代表格
  • MMLU 88.6
  • HumanEval 89.0
知っておくべき限界
  • —Q4での240GB以上
  • —HF gated
  • —Llama 3.1ライセンス
アーキテクチャ
Dense 405B · GQA
トレーニング
メタ社の15Tトークン
おすすめの用途
オープンなデンスモデルの代表格推論

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 llama3.1:405b
⚠
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%
240 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
288 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
435 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
810 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 320 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。

Llama 3.1 405B Instructに必要なハードウェアは?

Llama 3.1 405B InstructをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 240 GB程度が必要です。比較候補:GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — このモデルは、このミニPCのGPUメモリ容量を超えています。より小さいモデルか、適切な構成のシステムを選んでください。

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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
~0.5t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~2t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~8t/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(%)。

MMLU
88.6
HumanEval
89
GSM8K
96.8