Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 di RedHatAI racchiude 405 miliardi di parametri in un modello chat. Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 is an open-weights chat model with roughly 405 billion parameters.
by RedHatAI · 405B parametri
Ideale per
Modi per utilizzare Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 in osFoundry
Si colleghi con la sua chiave (BYOK)
Apra la finestra delle chiavi e incolli la sua API key RedHatAI. osFoundry scopre Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 automaticamente — lo assegni a un ruolo Maestro (router, direct, orchestrator o fallback) nella scheda Pipeline e sarà attivo in ogni chat. La sua chiave, il suo account provider — nessun ricarico sui token.
Distribuisca un endpoint dedicato
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 è open-weights — lo esegua localmente in modo gratuito, oppure distribuisca un endpoint GPU dedicato nel suo workspace per ottenere capacità riservata senza limiti di rate.
Lo utilizzi in una Room App
Le Room App dichiarano le funzionalità AI nel loro manifest e le richiamano con invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Lo richiami dalle sue applicazioni
Una volta integrato un modello nel suo workspace, può esporlo come API e raggiungerlo dai suoi servizi, script o pipeline CI — al di fuori di osFoundry.
Quale hardware può eseguire Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 gira su una configurazione multi-GPU o H200 141GB con Q4 (~243 GB di VRAM con margine per la KV-cache). L'inferenza a piena precisione richiede più GPU H100/H200 con FP16 (~972 GB).
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 a confronto con modelli simili
Licenza
Non specificata — Termini di licenza non specificati — verifichi la scheda del modello upstream prima dell'uso commerciale.
Consulti la documentazione upstream.
Domande frequenti su Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 è gratuito?
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 è gratuito da eseguire localmente sul suo hardware. L'accesso in hosting tramite osFoundry è a consumo (input Free (local), output Free (local)). Può passare tra esecuzione locale e in hosting in qualsiasi momento.
Posso usare Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 a scopo commerciale?
L'uso commerciale è consentito a determinate condizioni. Termini di licenza non specificati — verifichi la scheda del modello upstream prima dell'uso commerciale. Consulti la documentazione upstream.
Quanta VRAM richiede Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8?
Circa 243 GB con quantizzazione Q4, o 972 GB in piena precisione FP16. Richiede una configurazione multi-GPU a quantizzazione superiore.
Posso eseguire Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 localmente?
Sì. Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 è open-weights e si esegue localmente su una GPU da workstation. Il runtime locale di osFoundry gestisce il caricamento del modello, la quantizzazione e il routing.
In che cosa eccelle Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8?
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 è particolarmente adatto a text generation.
Come utilizzo Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 in osFoundry?
Incolli la sua API key RedHatAI nella finestra delle chiavi (oppure distribuisca i pesi aperti per i modelli auto-ospitabili), assegni Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 a un ruolo Maestro nella scheda Pipeline, quindi lo utilizzi in chat, nelle Room App tramite invokeAI o nelle sue applicazioni.
Pubblicato da RedHatAI il 23 luglio 2024. Fonte: https://huggingface.co/RedHatAI/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-FP8