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EXAONE-3.5-7.8B-Instruct 的 GPU 需求

EXAONE-3.5-7.8B-Instruct 有 7.8B 参数。部署推理时,16 位约需 19 GB 显存,8 位约 9.4 GB,4 位约 4.7 GB,其中包含约 20% 用于 KV 缓存和激活值。

部署推理需要什么

推理运行它所需的显存,能放下它的最小 GPU 配置,以及 Arrakis 当前的最低价格。

精度显存与最小配置
16 位19 GB:一块 RTX 4090 或 RTX 3090,RTX 3090 每 GPU 小时 $0.19 起
8 位9.4 GB:一块 RTX 4090 或 RTX 3090,RTX 3090 每 GPU 小时 $0.19 起
4 位4.7 GB:一块 RTX 4090 或 RTX 3090,RTX 3090 每 GPU 小时 $0.19 起

微调需要什么

QLoRA 在冻结的 4 位模型上训练适配器,LoRA 基于 16 位模型,全量微调则会更新所有权重。以上数字不含激活值,激活值会随批大小和序列长度增长。

方法显存与最小配置
QLoRA5.5 GB:一块 RTX 4090 或 RTX 3090,RTX 3090 每 GPU 小时 $0.19 起
LoRA19 GB:一块 RTX 4090 或 RTX 3090,RTX 3090 每 GPU 小时 $0.19 起
全量微调125 GB:一块 H200,每 GPU 小时 $4.03 起

关于这个模型

来自它在 Hugging Face 上的模型卡和文件。本页的显存数字遵循GPU 显存指南。

参数量
7.8B
上下文窗口(token)
32,768
许可证
other
发布日期
2024-12-01
权重
LGAI-EXAONE/EXAONE-3.5-7.8B-Instruct

在 Arrakis 上部署

在控制台中打开 Models,选择 vLLM、SGLang 或 llama.cpp,然后租用一块能放下它的 GPU。你会得到一个兼容 OpenAI 的端点,带有专属 API 密钥,并可通过 root SSH 登录机器。也可以在任何显存足够的机器上自己运行:

vLLM
vllm serve LGAI-EXAONE/EXAONE-3.5-7.8B-Instruct --tensor-parallel-size 1

常见问题

所有 GPU 的实时价格见 GPU 价格页面。

EXAONE-3.5-7.8B-Instruct 需要多少显存?
推理部署时,16 位约需 19 GB,8 位约 9 GB,4 位约 5 GB,其中包含约 20% 用于 KV 缓存和激活值。微调时,QLoRA 约需 5 GB,LoRA 约需 19 GB,使用 Adam 全量微调约需 125 GB,均未计入激活值。
EXAONE-3.5-7.8B-Instruct 能在单块 GPU 上运行吗?
可以。16 位下约需 19 GB,一块 RTX 4090 或 RTX 3090 就能放下。
运行 EXAONE-3.5-7.8B-Instruct 要多少钱?
16 位下需要一块 RTX 4090 或 RTX 3090;4 位下需要一块 RTX 4090 或 RTX 3090。本页每种配置都显示 Arrakis 当前每 GPU 小时的最低价格,从预付余额中按小时扣费。
如何在 Arrakis 上部署 EXAONE-3.5-7.8B-Instruct?
在 Arrakis 控制台中打开 Models,粘贴 LGAI-EXAONE/EXAONE-3.5-7.8B-Instruct,选择 vLLM、SGLang 或 llama.cpp,然后租用一块能放下它的 GPU。你会得到一个兼容 OpenAI 的端点,带有专属 API 密钥,并可通过 root SSH 登录机器。