Llama 3.2 工作站/服務器硬件配置指南
Llama 3.2 是一款強大的開源大型語言模型，能夠生成文本、翻譯語言、編寫不同類型的創(chuàng)意內容，并以信息豐富的方式回答你的問題。本地部署 Llama 3.2 可以讓你更好地控制模型，保護數(shù)據(jù)隱私，并進行更深入的定制化
Llama 3.2 1B 配置要求
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類別 |
關鍵指標 |
詳細要求 |
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Llama 3.2 1B 指導型號規(guī)格 |
參數(shù)規(guī)模 |
10億 |
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上下文長度 |
128,000 個tokens |
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多語言支持 |
8 種語言：英語、德語、法語、意大利語、葡萄牙語、印地語、西班牙語、泰語 |
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硬件要求 |
CPU 和 RAM |
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GPU |
NVIDIA RTX 系列（以獲得最佳性能），至少 4 GB VRAM |
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硬盤 |
磁盤空間：足夠存放模型文件（未提供具體大?。?/span> |
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估計 GPU 內存需求 |
更高精度模式 |
BF16/FP16：約 2.5 GB |
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較低精度模式 |
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軟件要求 |
操作系統(tǒng) |
兼容云、PC 和邊緣設備 |
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軟件依賴項 |
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Llama 3.2 3B 配置要求
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類別 |
關鍵指標 |
詳細要求 |
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Llama 3.2 3B 指導型號規(guī)格 |
參數(shù)規(guī)模 |
30億 |
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上下文長度 |
128,000 個tokens |
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多語言支持 |
8 種語言：英語、德語、法語、意大利語、葡萄牙語、印地語、西班牙語、泰語 |
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硬件要求 |
CPU 和 RAM |
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GPU |
NVIDIA RTX 系列（以獲得最佳性能），至少 8 GB VRAM |
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硬盤 |
磁盤空間：足夠存放模型文件（未提供具體大?。?/span> |
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估計GPU 顯存需求 |
更高精度模式 |
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較低精度模式 |
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軟件要求 |
操作系統(tǒng) |
兼容云、PC 和邊緣設備 |
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軟件依賴項 |
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Llama 3.2 11B 配置要求
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類別 |
關鍵指標 |
詳細要求 |
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型號規(guī)格 |
參數(shù)規(guī)模 |
110億 |
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上下文長度 |
128,000 個tokens |
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圖像分辨率 |
最高可達 1120×1120 像素 |
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多語言支持 |
8 種語言：英語、德語、法語、意大利語、葡萄牙語、印地語、西班牙語、泰語 |
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硬件要求 |
GPU |
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CPU |
至少具有 16 個內核的高端處理器（推薦使用 AMD EPYC 或 Intel Xeon） |
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內存 |
最低：64GB，推薦：128GB 或更多 |
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硬盤 |
NVMe SSD 至少具有 100GB 可用空間（型號為 22GB） |
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軟件要求 |
操作系統(tǒng) |
Linux（Ubuntu 20.04 LTS 或更高版本）或經(jīng)過優(yōu)化的 Windows |
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框架和庫 |
PyTorch 2.0+、CUDA 11.8+、cuDNN 8.7+ |
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開發(fā)環(huán)境 |
Python 3.8+，Anaconda/Miniconda |
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其他庫 |
transformers、加速、bitsandbytes、einops、sentencepiece |
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部署注意事項 |
云服務 |
可在 Amazon SageMaker JumpStart 和 Amazon Bedrock 上使用 |
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容器 |
建議部署的Docker容器 |
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優(yōu)化 |
量化 |
支持 4 位量化以減少內存需求 |
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并行性 |
多 GPU 分布的模型并行技術 |
Llama 3.2 90B 配置要求
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類別 |
關鍵指標 |
詳細要求 |
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型號規(guī)格 |
參數(shù)規(guī)模 |
900億 |
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上下文長度 |
128,000 個tokens |
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圖像分辨率 |
最高可達 1120×1120 像素 |
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多語言支持 |
8 種語言：英語、德語、法語、意大利語、葡萄牙語、印地語、西班牙語、泰語 |
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硬件要求 |
GPU |
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CPU |
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內存 |
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硬盤 |
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軟件要求 |
操作系統(tǒng) |
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框架和庫 |
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開發(fā)環(huán)境 |
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其他庫 |
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部署注意事項 |
容器 |
推薦用于部署和依賴管理的 Docker 容器 |
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云服務 |
建議使用 Amazon SageMaker 或 Google Cloud AI Platform 等云服務進行生產(chǎn)推理 |
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優(yōu)化 |
量化 |
支持 4 位量化以減少內存需求 |
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并行性 |
實現(xiàn)模型并行技術以在多個 GPU 之間分配負載 |
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http://m.jwwsc.com/news/html/?2890.html
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