Update: Ollama unterstützt jetzt Llama 3.1-Modelle mit lokalem Support. So geht's:
# Llama 3.1 405B lokal ausführen
ollama run llama3.1:405b
# Llama 3.1 70B lokal ausführen
ollama run llama3.1:70b
# Llama 8B lokal ausführen
ollama run llama3.1:8b
Die kürzliche Veröffentlichung der Llama 3.1-Serie von Meta hat in der KI-Gemeinschaft für Aufregung gesorgt, wobei das Modell mit 405B Parametern als potenzieller Game-Changer hervorsticht. Dieser Artikel geht auf die Machbarkeit der lokalen Ausführung von Llama 3.1 405B, Leistungsbenchmarks und die Hardwareanforderungen für diejenigen ein, die es wagen, es zu versuchen.
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Ist es möglich, Llama 3.1 405B lokal auszuführen?
Llama 3.1 405B hat bei verschiedenen Benchmarks beeindruckende Ergebnisse erzielt und übertrifft oft seine Vorgänger und stellt sogar führende Unternehmen wie GPT-4o in Frage. Hier ist ein Vergleich der wichtigsten Benchmarks:
Benchmark | Llama 3.1 405B | GPT-4o |
---|---|---|
BoolQ | 0.921 | 0.905 |
TruthfulQA MC1 | 0.8 | 0.825 |
Winogrande | 0.867 | 0.822 |
Das Modell überzeugt in Bereichen wie:
- GSM8K
- Hellaswag
- MMLU-Geisteswissenschaften
- MMLU-STEM
- Winograd
Allerdings ist zu beachten, dass Llama 3.1 405B in einigen Bereichen hinterherhinkt:
- HumanEval (Programmiertaufgaben)
- MMLU-Sozialwissenschaften
Was könnten die Hardware-Anforderungen sein, um Llama 3.1 405B lokal auszuführen?
Die lokale Ausführung von Llama 3.1 405B ist eine äußerst anspruchsvolle Aufgabe. Hier sind die wesentlichen Spezifikationen, die Sie benötigen würden:
- Speicherplatz: Das Modell erfordert etwa 820GB Speicherplatz.
- RAM: Mindestens 1TB RAM sind erforderlich, um das Modell in den Speicher zu laden.
- GPU: Es werden mehrere leistungsstarke GPUs benötigt, vorzugsweise die NVIDIA A100 oder H100 Serie.
- VRAM: Mindestens 640GB VRAM auf allen GPUs.
Es ist nahezu unmöglich, Llama 3.1 405B auf Hardware für den Consumer-Bereich lokal auszuführen. Selbst mit Enterprise-Ausrüstung ist die Ausführung dieses Modells eine erhebliche Herausforderung.
Wie lädt man das Llama 3.1 405B Modell herunter?
Für diejenigen, die trotz der Unpraktikabilität der lokalen Ausführung die Modelldateien erhalten möchten, hier sind die Download-Links:
- HF-Link: https://huggingface.co/cloud-district/miqu-2
- Magnet: magnet:?xt=urn:btih:c0e342ae5677582f92c52d8019cc32e1f86f1d83&dn=miqu-2&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.openbittorrent.com%3A80
- Torrent: https://files.catbox.moe/d88djr.torrent
Credits: https://boards.4chan.org/g/thread/101514682#p101516633
Nein, es ist nicht notwendig, Llama 3.1 405B wirklich lokal auszuführen
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Während das 405B-Modell Aufmerksamkeit erregt, bietet die 70B-Variante von Llama 3.1 eine praktischere Alternative für viele Benutzer. Hier ist der Grund:
- Leistung: Llama 3.1 70B übertrifft den GPT-4 des letzten Jahres in mehreren Benchmarks.
- Ressourcenanforderungen: Signifikant niedriger als das 405B-Modell, was es zugänglicher macht.
- Kosteneffizienz: Besseres Gleichgewicht zwischen Leistung und Ressourcennutzung.
Für diejenigen, die große Sprachmodelle lokal ausführen möchten, sollten diese Alternativen in Betracht gezogen werden:
- Llama 3.1 70B: Bietet ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Ressourcenanforderungen.
- Llama 3.1 8B: Überraschend leistungsfähig, potenziell vergleichbar mit GPT-3.5 bei einigen Aufgaben.
- Quantisierte Modelle: Reduzierte Präzisionsversionen größerer Modelle, die auf Consumer-Hardware ausgeführt werden können.
Wie viel kostet es, Llama 3.1 405B in der Cloud auszuführen?
Die Preisstruktur für die Verwendung von Llama 3.1 405B über Cloud-Dienste wird voraussichtlich wie folgt aussehen:
- FP16-Version: Geschätzte Kosten von $3,5 bis $5 pro Million Tokens (gemischtes Verhältnis von 3:1)
- FP8-Version: Geschätzte Kosten von $1,5 bis $3 pro Million Tokens (gemischtes Verhältnis von 3:1)
Die FP8-Version bietet trotz geringerer Präzision eine kostengünstigere Lösung für viele Anwendungen.
Die Ausführung von Llama 3.1 405B birgt mehrere technische Herausforderungen:
- Präzisionsabwägungen: FP16 vs. FP8 Quantisierung beeinflusst Modellqualität und Ressourcenanforderungen.
- Verteiltes Computing: Erfordert mehrere leistungsstarke GPU-Knoten mit effizienten Verbindungen.
- Kühlung und Stromversorgung: Erfordert umfangreiche Kühllösungen und Stromversorgung.
Fazit
Obwohl Llama 3.1 405B eine bedeutende Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten darstellt, bleibt die lokale Ausführung für die meisten Benutzer unerreichbar. Die Varianten 70B und 8B bieten praktischere Alternativen für die lokale Bereitstellung und bieten eine beeindruckende Leistung bei einem überschaubaren Ressourcenbedarf.
Da sich das Feld der KI weiterhin rapide entwickelt, können wir weitere Innovationen bei der Modelleffizienz und Bereitstellungsstrategien erwarten. Vorläufig bleiben cloud-basierte Lösungen die vielversprechendste Option, um die volle Leistungsfähigkeit von Llama 3.1 405B zu nutzen, während kleinere Modelle weiterhin die Grenzen des Möglichen auf lokaler Hardware erweitern.
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