Llama-3-8B-Instruct

русскоязычная

Модель Llama-3-8B по праву считается одной из самых известных и популярных моделей в истории открытого искусственного интеллекта. Выпущенная 18 апреля 2024 года, она ознаменовала собой поворотный момент, сделав технологии, используемые в передовых ИИ моделях доступными для широкого круга исследователей и разработчиков. Именно Llama 3 стала катализатором того бурного роста open-source проектов и стартапов в сфере ИИ, доказав, что открытые модели могут успешно конкурировать с коммерческими аналогами, не только с позиции гибкости настройки и дообучения, но и с позиции качества работы.

В основе модели лежит архитектура трансформера с использованием механизма Grouped-Query Attention (GQA). В отличие от стандартного MHA, GQA позволяет значительно снизить нагрузку на память и ускоряет генерацию. Модель работает с контекстом в 8192 токенов и использует токенизатор со словарем в 128 256 токенов, что позволяет ей эффективно обрабатывать сложные мультиязычные запросы.

Уникальность Llama-3-8B во многом обусловлена беспрецедентным на момент ее выхода масштабом и качеством обучения. Базовая модель была предобучена на более чем 15 триллионах токенов — это в 7 раз больше, чем у предшественника Llama 2. Данные, собранные из общедоступных источников, тщательно фильтровались для обеспечения высокого качества. Для получения инструктивной версии (-Instruct) использовалась двухэтапная процедура: сначала контролируемая тонкая настройка (SFT) на миллионах примеров, а затем выравнивание с предпочтениями человека с помощью обучения с подкреплением на основе обратной связи (RLHF). Это позволило сделать модель не только чрезвычайно полезной (helpful), но и значительно снизить количество ложных отказов (refusals).

Благодаря своим характеристикам Llama-3-8B до сих пор имеет широчайший спектр практических применений. Ключевым свойством является простота ее дообучения и адаптации. Эта особенность позволяет использовать модель как основу для создания диалоговых систем и инструментов анализа текста, так и в качестве идеальной «песочницы» для исследовательских экспериментов с тонкой настройкой под узкоспециализированные домены, такие как юриспруденция или медицина. Более того, сочетание открытой коммерческой лицензии, невысоких требований к «железу» и легкости кастомизации сделало её выбором номер один для стартапов и быстрого прототипирования, позволяя эффективно создавать MVP в самых разных предметных областях.


Дата анонса: 17.04.2024
Параметров: 9B
Контекст: 9K
Слоев: 32
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: Meta AI
Версия Transformers: 4.40.0.dev0
Лицензия: LLAMA 3

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Llama-3-8B-Instruct. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга Llama-3-8B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
8192
1 33,74 ₽ 31.48 6,48 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
8192
1 46,94 ₽ 82.73 13,73 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
8192
1 51,34 ₽ 1,87 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
8192
1 73,73 ₽ 127.64 14,71 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
8192
1 91,14 ₽ 14,67 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
8192
tensor
2 139,77 ₽ 34,73 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
8192
1 141,77 ₽ 21,87 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
8192
1 211,77 ₽ 65,94 Запустить
h100-1.16.64.160
8192
1 341,77 ₽ 65,88 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
8192
1 367,41 ₽ 78,67 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
8192
tensor
2 411,81 ₽ 137,20 Запустить
h200-1.16.128.160
8192
1 423,04 ₽ 121,65 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
8192
tensor
2 839,97 ₽ 248,61 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
8192
1 33,74 ₽ 3,12 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
8192
1 46,94 ₽ 53.95 10,39 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
8192
1 73,73 ₽ 87.58 11,37 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
8192
tensor
2 86,54 ₽ 5,52 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
8192
1 91,14 ₽ 75.34 11,33 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
8192
tensor
2 139,77 ₽ 31,19 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
8192
1 141,77 ₽ 18,53 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
8192
1 211,77 ₽ 131.52 62,60 Запустить
h100-1.16.64.160
8192
1 341,77 ₽ 166.31 62,54 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
8192
1 367,41 ₽ 75,33 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
8192
tensor
2 411,81 ₽ 133,66 Запустить
h200-1.16.128.160
8192
1 423,04 ₽ 118,31 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
8192
tensor
2 839,97 ₽ 245,07 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
8192
1 46,94 ₽ 28.41 3,62 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
8192
tensor
2 51,34 ₽ 21.33 7,66 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
8192
1 73,73 ₽ 50.36 4,60 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
8192
1 91,14 ₽ 4,56 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
8192
pipeline
3 127,37 ₽ 4,59 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
8192
tensor
2 139,77 ₽ 24,15 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
8192
1 141,77 ₽ 11,76 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
8192
tensor
4 162,57 ₽ 11,92 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
8192
1 211,77 ₽ 86.66 55,83 Запустить
h100-1.16.64.160
8192
1 341,77 ₽ 96.30 55,77 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
8192
1 367,41 ₽ 68,56 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
8192
tensor
2 411,81 ₽ 126,62 Запустить
h200-1.16.128.160
8192
1 423,04 ₽ 111,54 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
8192
tensor
2 839,97 ₽ 238,03 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям support@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.

Мы используем файлы cookie и сервисы веб-аналитики для обеспечения работы сайта, анализа посещаемости и улучшения качества наших услуг.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности и даете согласие на обработку cookie-файлов и технических данных.