Arrakis / Modelos / EXAONE-3.5-7.8B-Instruct
Requisitos de GPU do EXAONE-3.5-7.8B-Instruct
O EXAONE-3.5-7.8B-Instruct tem 7,8B parâmetros. Para servi-lo, conte com cerca de 19 GB de memória de GPU em 16 bits, 9,4 GB em 8 bits ou 4,7 GB em 4 bits, incluindo cerca de 20% para o cache KV e as ativações.
O que é preciso para servi-lo
A memória de GPU para rodá-lo em inferência, com a menor configuração de GPU que o comporta e o menor preço na Arrakis agora.
| Precisão | Memória e menor configuração |
|---|---|
| 16 bits | 19 GB: uma RTX 4090 ou RTX 3090, a RTX 3090 a partir de US$ 0,19 por GPU-hora |
| 8 bits | 9,4 GB: uma RTX 4090 ou RTX 3090, a RTX 3090 a partir de US$ 0,19 por GPU-hora |
| 4 bits | 4,7 GB: uma RTX 4090 ou RTX 3090, a RTX 3090 a partir de US$ 0,19 por GPU-hora |
O que é preciso para fazer ajuste fino
O QLoRA treina adaptadores sobre um modelo congelado em 4 bits, o LoRA sobre um em 16 bits, e o ajuste fino completo atualiza todos os pesos. Os valores não incluem as ativações, que crescem com o tamanho do lote e o comprimento da sequência.
| Método | Memória e menor configuração |
|---|---|
| QLoRA | 5,5 GB: uma RTX 4090 ou RTX 3090, a RTX 3090 a partir de US$ 0,19 por GPU-hora |
| LoRA | 19 GB: uma RTX 4090 ou RTX 3090, a RTX 3090 a partir de US$ 0,19 por GPU-hora |
| Ajuste fino completo | 125 GB: uma H200, a partir de US$ 4,03 por GPU-hora |
Sobre o modelo
Do cartão e dos arquivos no Hugging Face. Os números de memória seguem o guia de memória de GPU.
- Parâmetros
- 7.8B
- Janela de contexto (tokens)
- 32,768
- Licença
- other
- Data de lançamento
- 2024-12-01
Implante na Arrakis
Abra Models no console, escolha vLLM, SGLang ou llama.cpp e alugue uma GPU em que ele caiba. Você recebe um endpoint compatível com OpenAI com sua própria chave de API, e SSH root na máquina. Ou rode você mesmo em qualquer máquina com memória de GPU suficiente:
vllm serve LGAI-EXAONE/EXAONE-3.5-7.8B-Instruct --tensor-parallel-size 1Perguntas
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