1⃣️ LLaMA-7B
建议使用至少6GB VRAM的GPU。适合此模型的GPU示例是RTX 3060，它提供8GB VRAM版本。
2⃣️ LLaMA-13B
建议使用至少10GB VRAM的GPU。满足此要求的gpu包括AMD 6900 XT、RTX 2060 12GB、3060 12GB、3080和A2000。这些gpu提供了必要的VRAM容量来有效地处理LLaMA-13B的计算需求。
3⃣️ LLaMA-30B
建议使用VRAM不低于20GB的GPU。RTX 3080 20GB、A4500、A5000、3090、4090、6000或Tesla V100都是提供所需VRAM容量的gpu示例。这些gpu为LLaMA-30B提供了高效的处理和内存管理。
4⃣️ LLaMA-65B
LLaMA-65B在与至少具有40GB VRAM的GPU。适合此型号的gpu示例包括A100 40GB, 2x3090, 2x4090, A40, RTX A6000或8000。
内存速度
运行 Llama-2 AI 模型时，您必须注意 RAM 带宽和 mdodel 大小如何影响推理速度。这些大型语言模型需要完全加载到 RAM 或 VRAM，每次它们生成新令牌（一段文本）时。例如，一个 4 位 13B 十亿参数的 Llama-2 模型占用大约 7.5GB 的 RAM。
因此，如果您的 RAM 带宽为 50 GBps（DDR4-3200 和 Ryzen 5 5600X），您每秒可以生成大约 6 个令牌。 但是对于像每秒 11 个令牌这样的快速速度，您需要更多带宽 - DDR5-5600，大约 90 GBps。作为参考，像 Nvidia RTX 3090 这样的高端 GPU 有大约 930 GBps 的 带宽到他们的 VRAM。最新的 DDR5 RAM 可提供高达 100GB/s 的速度。因此，了解带宽是有效运行像 Llama-2 这样的模型的关键。
结合以上情况，直接选择LLAMA-30B模型进行切入
