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。
Anakin AIは、MetaのLlamaモデル、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4、Google Gemini Flash、Uncensored LLM、DALLE 3、Stable Diffusionなどを一つの場所でアクセスできるオールインワンプラットフォームで、APIサポートによる簡単な統合も可能です!
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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:
ベンチマーク | Llama 3.1 405B | GPT-4o |
---|---|---|
BoolQ | 0.921 | 0.905 |
TruthfulQA MC1 | 0.8 | 0.825 |
Winogrande | 0.867 | 0.822 |
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
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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。
Anakin AIは、MetaのLlamaモデル、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4、Google Gemini Flash、Uncensored LLM、DALLE 3、Stable Diffusionなどを一つの場所でアクセスできるオールインワンプラットフォームで、APIサポートによる簡単な統合も可能です!
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