關於這個模型
來自它在 Hugging Face 上的模型卡和檔案。本頁的視訊記憶體數字遵循GPU 視訊記憶體指南。
- 引數量
- 15B
- 上下文視窗（token）
- 16,384
- 釋出精度
- BF16
- 許可證
- mit
- 釋出日期
- 2024-12-11
常見問題
所有 GPU 的實時價格見 GPU 價格頁面。
phi-4 需要多少視訊記憶體？
推理部署時，16 位約需 35 GB，8 位約 18 GB，4 位約 9 GB，其中包含約 20% 用於 KV 快取和啟用值。微調時，QLoRA 約需 10 GB，LoRA 約需 35 GB，使用 Adam 全量微調約需 235 GB，均未計入啟用值。
phi-4 能在單張 GPU 上執行嗎？
可以。16 位下約需 35 GB，一張 L40S、RTX 6000 Ada 或 RTX A6000 就能放下。
執行 phi-4 要多少錢？
16 位下需要一張 L40S、RTX 6000 Ada 或 RTX A6000；4 位下需要一張 RTX 4090 或 RTX 3090。本頁每種配置都顯示 Arrakis 目前每 GPU 小時的最低價格，從預付餘額中按小時扣費。
如何在 Arrakis 上部署 phi-4？
在 Arrakis 控制台中開啟 Models，貼上 microsoft/phi-4，選擇 vLLM、SGLang 或 llama.cpp，然後租用一張能放下它的 GPU。你會得到一個相容 OpenAI 的端點，帶有專屬 API 金鑰，並可透過 root SSH 登入機器。