Llama-3.1-405B-Instruct
Llama-3.1-405B-Instruct adalah model chat 405 miliar parameter dari meta-llama, dirilis 16 Juli 2024. Llama-3.1-405B-Instruct is an open-weights chat model with roughly 405 billion parameters.
by meta-llama · 405B parameter
Paling cocok untuk
Cara menggunakan Llama-3.1-405B-Instruct di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key meta-llama Anda. osFoundry menemukan Llama-3.1-405B-Instruct secara otomatis — tetapkan ke peran Maestro (router, direct, orchestrator, atau fallback) di tab Pipeline dan model ini langsung aktif di setiap chat. Key Anda, akun provider Anda — tanpa markup token.
Deploy endpoint khusus
Llama-3.1-405B-Instruct bersifat open-weights — jalankan secara lokal tanpa biaya, atau deploy endpoint GPU khusus di workspace Anda untuk kapasitas tercadangkan tanpa rate limit.
Gunakan di Room App
Room App mendeklarasikan fitur AI di manifest mereka, lalu memanggilnya dengan invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Panggil dari aplikasi Anda sendiri
Setelah sebuah model terhubung ke workspace Anda, Anda dapat meng-host-nya sebagai API dan mengaksesnya dari layanan, skrip, atau CI Anda sendiri — di luar osFoundry.
Hardware apa yang dapat menjalankan Llama-3.1-405B-Instruct
Llama-3.1-405B-Instruct berjalan di setup multi-GPU atau H200 141GB pada Q4 (~243 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh membutuhkan beberapa GPU H100/H200 pada FP16 (~972 GB).
Llama-3.1-405B-Instruct vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Llama-3.1-405B-Instruct
Apakah Llama-3.1-405B-Instruct gratis untuk digunakan?
Llama-3.1-405B-Instruct gratis untuk dijalankan secara lokal pada hardware Anda sendiri. Akses ter-host melalui osFoundry dikenakan biaya (input Free (local), output Free (local)). Anda dapat beralih antara lokal dan ter-host kapan saja.
Bisakah saya menggunakan Llama-3.1-405B-Instruct secara komersial?
Penggunaan komersial diizinkan dengan syarat. Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial. Periksa dokumentasi upstream.
Berapa VRAM yang dibutuhkan Llama-3.1-405B-Instruct?
Sekitar 243 GB pada kuantisasi Q4, atau 972 GB pada presisi FP16 penuh. Membutuhkan multi-GPU pada kuantisasi yang lebih tinggi.
Bisakah saya menjalankan Llama-3.1-405B-Instruct secara lokal?
Ya. Llama-3.1-405B-Instruct bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Llama-3.1-405B-Instruct?
Llama-3.1-405B-Instruct sangat cocok untuk text generation.
Bagaimana cara menggunakan Llama-3.1-405B-Instruct di osFoundry?
Tempelkan API key meta-llama Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Llama-3.1-405B-Instruct ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh meta-llama pada 16 Juli 2024. Sumber: https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-405B-Instruct