01できること
長所
- 品質の基準となるオープンウェイトモデル
- 128k コンテキスト
- 論理的推論において非常に優れている
知っておくべき限界
- —Q4でVRAM 40 GB(最低でも3090を2枚)
- —月間アクティブユーザー数(MAU)が7億を超える場合、商用利用に制限があるライセンス
アーキテクチャ
デンス型Transformer · 80層 · GQA
トレーニング
15Tトークン、Metaの多言語コーパス。
おすすめの用途
推論プロレベルの文章作成
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 llama3.1:70b
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
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。
Llama 3.1 70Bに必要なハードウェアは?
Llama 3.1 70B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。
現在のオファー: GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (Ryzen AI Max+ 395)
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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
お使いのマシンにはモデルが大きすぎますか?キットでは、あなたのVRAMに収まるモデルを提供します。
- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 生涯アップデート
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。
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
86
GPQA
48
HumanEval
80.5
QuelLLM キット用途別のリファレンスガイド
すべてのキットを永久に利用 — 49 €