Meta Llama 3.1 8B Instruct (FP32) — 23.4 GBen Scaleway L4-1-24G
Descripción General
Meta Llama 3.1 8B Instruct es un modelo de lenguaje dense de 8B parámetros de Meta, con capacidades de code, multilingual, tool-calls. Admite una ventana de contexto de hasta 131,072 tokens.
Meta Llama 3.1 8B Instruct es un transformador denso de 8.000 millones de parametros de Meta, disenado para el seguimiento de instrucciones, la generacion de codigo y tareas multilingues. Ofrece un solido equilibrio entre calidad y eficiencia en la categoria de modelos pequenos, superando a muchas alternativas de clase 7B en benchmarks estandar. El modelo soporta "tool calling" y ocho idiomas, incluidos ingles, aleman y frances. Con una ventana de contexto de 128K y soporte de "flash attention", funciona comodamente en una sola GPU de consumo con niveles de cuantizacion Q4.
Con cuantización FP32 (nivel de calidad full-precision), el modelo pesa 29.92 GB. Esto excede los 24 GB de VRAM de Scaleway L4-1-24G. La inferencia sigue siendo posible mediante descarga a CPU o carga mapeada en memoria desde disco, pero con un rendimiento significativamente reducido.
La NVIDIA L4 es una GPU de datacenter para inferencia con 24 GB de GDDR6 VRAM y 300 GB/s de ancho de banda de memoria. Ofrece 121 FP16 TFLOPS con arquitectura Ada Lovelace. Disenada para cargas de inferencia eficientes y de bajo consumo en despliegues cloud y edge. Maneja modelos cuantizados hasta 20B parametros.
Requisitos de Hardware
| Tamaño del modelo | 29.92 GB |
| VRAM disponible | 24 GB |
| VRAM utilizada | 23.4 GB |
| RAM del sistema | 48 GB |
| RAM mín. requerida | 8.4 GB |
| Capas GPU | 23 / 32 |
| Tamaño del contexto | 5327 |
| Backend | cuda13 |
| Flash attention | Sí |
| Lectura desde disco | Sí |
Notas de rendimiento
Despliegue
Prerrequisitos
Asegúrese de que sus nodos GPU estén preparados con el NVIDIA container toolkit:
ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkitComando
helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/meta-llama-3-1-8b-instruct/fp32/nvidia-l4.yaml) applyArchivo values.yaml
/values/meta-llama-3-1-8b-instruct/fp32/nvidia-l4.yaml
Cargando valores…Preguntas frecuentes
¿Cuánta VRAM necesita Meta Llama 3.1 8B Instruct (FP32)?
La cuantización FP32 de Meta Llama 3.1 8B Instruct requiere 29.92 GB. 23 de 32 capas caben en los 24 GB de VRAM de Scaleway L4-1-24G; las capas restantes se descargan al CPU.
¿Puedo ejecutar Meta Llama 3.1 8B Instruct en Scaleway L4-1-24G?
Sí, con rendimiento reducido. Scaleway L4-1-24G puede ejecutar Meta Llama 3.1 8B Instruct (FP32), pero solo 23 de 32 capas caben en la VRAM. El resto se descarga al CPU.
¿Qué es la cuantización?
La cuantización reduce la precisión numérica de un modelo de su formato original de punto flotante a una representación más compacta. Esto reduce el tamaño del archivo y la huella de VRAM, haciendo posible ejecutar modelos grandes en hardware de consumo. La contrapartida es una pequeña reducción en la calidad de salida. FP32 comprime Meta Llama 3.1 8B Instruct de su tamaño original a 29.92 GB.
¿Qué cuantización debo elegir para Meta Llama 3.1 8B Instruct?
FP32 es una cuantización de precisión completa. Los quants de mayor calidad (Q8, Q6) preservan más precisión del modelo pero necesitan más VRAM. Los quants inferiores (Q4, Q3, Q2) reducen el uso de VRAM a costa de cierta calidad. Elija según su hardware disponible y requisitos de calidad.
¿Qué es flash attention y por qué está activado?
Flash attention es un algoritmo eficiente en memoria que acelera el mecanismo de atención en modelos transformer. Reduce el uso de VRAM durante la inferencia evitando la materialización de la matriz de atención completa. Para Meta Llama 3.1 8B Instruct en Scaleway L4-1-24G, flash attention está activado para maximizar la longitud de contexto y el rendimiento dentro de los 24 GB de VRAM disponibles.
¿Por qué se descargan algunas capas al CPU?
Scaleway L4-1-24G tiene 24 GB de VRAM, pero Meta Llama 3.1 8B Instruct (FP32) requiere aproximadamente 29.92 GB. Solo 23 de 32 capas caben en la VRAM; las capas restantes se ejecutan en el CPU, que es más lento pero funcional.
¿Cómo ejecutar Meta Llama 3.1 8B Instruct (FP32) con Ollama?
Ejecute ollama run llama3.1:8b-instruct-fp32 para iniciar Meta Llama 3.1 8B Instruct (FP32). Ollama descarga automáticamente los pesos del modelo en la primera ejecución.