あなたは本当にLlama 3.1 405Bをローカルで実行できますか？

更新: Ollama は、ローカル サポート付きの Llama 3.1 モデルをサポートするようになりました。手順は次のとおりです。

# Llama 3.1 405B をローカルで実行
ollama run llama3.1:405b

# Llama 3.1 70B をローカルで実行
ollama run llama3.1:70b

# Llama 8B をローカルで実行

ollama run llama3.1:8b

Metaの最新リリースであるLlama 3.1シリーズは、405Bパラメータモデルが潜在的なゲームチェンジャーとして注目されています。この記事では、Llama 3.1 405Bをローカルで実行する可能性、パフォーマンスベンチマーク、そしてそれに挑戦する勇気を持つためのハードウェア要件について詳しく説明します。

Llama 3.1 405Bをローカルで実行することは可能ですか？

Llama 3.1 405Bは、さまざまなベンチマークで素晴らしい結果を示し、しばしば前任者を上回り、GPT-4oなどの業界リーダーに挑戦します。以下は、主なベンチマークの比較です：

このモデルは、以下の領域で優れた性能を発揮します：

• GSM8K
• Hellaswag
• MMLU-humanities
• MMLU-STEM
• Winograd

ただし、Llama 3.1 405Bは以下の領域でまだ遅れを取っていることには注意が必要です：

• HumanEval（コーディングタスク）
• MMLU-social sciences

Llama 3.1 405Bをローカルで実行するためのハードウェア要件はどのようになるか

Llama 3.1 405Bをローカルで実行することは非常に要求の厳しいタスクです。以下は、必要な主な仕様です：

• ストレージ：モデルには約820GBのストレージスペースが必要です。
• RAM：モデルをメモリにロードするために少なくとも1TBのRAMが必要です。
• GPU：高性能のGPUが複数必要であり、可能であればNVIDIA A100またはH100シリーズが推奨されます。
• VRAM：すべてのGPUで少なくとも640GBのVRAMが必要です。

一般向けのハードウェアでは、Llama 3.1 405Bをローカルで実行することはほぼ不可能です。企業レベルの機器でも、このモデルを実行することは大きな課題です。

Llama 3.1 405Bモデルをダウンロードする方法

ローカルで実行することはほとんど実用的ではないにもかかわらず、モデルファイルを入手したい場合は、以下のダウンロードリンクを参照してください：

• HFリンク： 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

いいえ、Llama 3.1 405Bをローカルで実行する必要はありません

405Bモデルが注目を集めていますが、Llama 3.1 70Bバリアントは多くのユーザーにとってより実用的な代替手段を提供します。以下にその理由を示します：

• パフォーマンス：Llama 3.1 70Bは、昨年のGPT-4をいくつかのベンチマークで上回ります。
• リソース要件：405Bモデルよりもはるかに低くなり、よりアクセスしやすくなります。
• コスト効率：パフォーマンスとリソース使用のバランスが良いです。

大規模な言語モデルをローカルで実行することを検討している場合は、次の代替手段を考慮してください：

• Llama 3.1 70B：パフォーマンスとリソース要件のバランスが取れています。
• Llama 3.1 8B：一部のタスクでGPT-3.5と競合する可能性がある、驚くほど能力があります。
• 量子化モデル：より小さいモデルの低精度バージョンで、一般のハードウェアで実行できます。

クラウドでLlama 3.1 405Bを実行するのにいくらかかりますか？

クラウドサービスを介してLlama 3.1 405Bを使用するための価格体系は次のとおりです：

• FP16バージョン：推定1,000,000トークンあたり3.5ドル～5ドル（ブレンデッド3:1比率）
• FP8バージョン：推定1,000,000トークンあたり1.5ドル～3ドル（ブレンデッド3:1比率）

FP8バージョンはわずかに精度が低いですが、多くのアプリケーションにとってより費用効果の高いソリューションです。

Llama 3.1 405Bを実行するには、いくつかの技術的な課題があります：

• 精度のトレードオフ：FP16とFP8の量子化は、モデルの品質とリソース要件に影響を与えます。
• 分散コンピューティング：効率的なインターコネクトを備えた複数の高性能GPUノードが必要です。
• 冷却と電力：十分な冷却ソリューションと電源供給が必要です。

結論

Llama 3.1 405BはAIの能力の重要な進歩を表していますが、ほとんどのユーザーにとってはローカルでの実行は実現不可能です。70Bと8Bのバリアントは、リソース要件の管理が容易でありながら、印象的なパフォーマンスを提供するより実用的な代替手段です。

AIの分野は急速に進化し続ける中で、モデルの効率性と展開戦略のさらなるイノベーションが期待されます。現時点では、クラウドベースのソリューションが、ローカルハードウェア上で可能な範囲を押し広げ続ける小さなモデルのパワーにアクセスするための最も実用的なオプションとなっています。