LLaMA 托管:使用 Ollama、vLLM、TGI、TensorRT-LLM 和 GGML 部署 LLaMA 4/3/2 模型

使用 Ollama、vLLM、TGI、TensorRT-LLM 和 GGML 等领先的推理引擎,通过灵活的部署选项托管和服务 Meta 的 LLaMA 2、3 和 4 模型。无论您需要高性能 GPU 托管、量化 CPU 部署,还是边缘友好的 LLM,DBM 都能帮助您为可扩展 API、聊天机器人或私有 AI 应用程序选择合适的堆栈。

LLaMA 托管与 Ollama — GPU 推荐

使用 Ollama(一款轻量级且开发者友好的 LLM 运行时)在本地部署 Meta 的 LLaMA 模型。本指南提供托管 LLaMA 2 和 LLaMA 3 模型的 GPU 推荐,参数范围从 3B 到 70B。了解哪些 GPU(例如 RTX 4090、A100、H100)在使用 Ollama 时能够最佳地支持快速推理、低内存占用和流畅的多模型工作流程。
模型名称尺寸(4 位量化)推荐的 GPU每秒令牌数
llama3.2:1b1.3GBP1000 < GTX1650 < GTX1660 < RTX2060 < T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX506028.09-100.10
llama3.2:3b2.0GBP1000 < GTX1650 < GTX1660 < RTX2060 < T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX506019.97-90.03
llama3:8b4.7GBT1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 < A4000 < V10021.51-84.07
llama3.1:8b4.9GBT1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 < A4000 < V10021.51-84.07
llama3.2-vision:11b7.8GBA4000 < A5000 < V100 < RTX409038.46-70.90
llama3:70b40GBA40 < A6000 < 2*A100-40gb < A100-80gb < H100 < 2*RTX509013.15-26.85
llama3.3:70b, llama3.1:70b43GBA40 < A6000 < 2*A100-40gb < A100-80gb < H100 < 2*RTX509013.15-26.85
llama3.2-vision:90b55GB2*A100-40gb < A100-80gb < H100 < 2*RTX5090~12-20
llama4:16x17b67GB2*A100-40gb < A100-80gb < H100~10-18
llama3.1:405b243GB8*A6000 < 4*A100-80gb < 4*H100--
llama4:128x17b245GB8*A6000 < 4*A100-80gb < 4*H100--

LLaMA Hosting with vLLM + Hugging Face — GPU 推荐

使用 vLLM 并集成 Hugging Face 高效运行 LLaMA 模型,实现高吞吐量、低延迟推理。本指南提供托管 LLaMA 4/3/2 模型(3B 至 70B)的 GPU 建议,涵盖内存要求、并行性和批处理策略。无论您是构建聊天机器人、API 还是研究流程,本指南都非常适合在 A100、H100 或 RTX 4090 等 GPU 上进行自托管部署。
模型名称尺寸(16位量化)推荐的 GPU并发请求每秒令牌数
meta-llama/Llama-3.2-1B2.1GBRTX3060 < RTX4060 < T1000 < A4000 < V10050-300~1000+
meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct6.2GBA4000 < A5000 < V100 < RTX409050-3001375-7214.10
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
16.1GBA5000 < A6000 < RTX409050-3001514.34-2699.72
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B132GB4*A100-40gb, 2*A100-80gb, 2*H10050-300~345.12-1030.51
meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct
meta-llama/Llama-3.1-70B
meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct
132GB4*A100-40gb, 2*A100-80gb, 2*H10050~295.52-990.61
✅ 解释
  • 推荐的 GPU:从左到右,性能从低到高
  • 每秒令牌数:来自基准数据

为 LLaMA 4/3/2 主机选择最佳 GPU 方案

  • GPU 卡分类 :
  • GPU 服务器价格:
  • GPU 使用场景:
  • GPU 显存:
  • GPU 型号:

GPU物理服务器 - P1000

¥ 459.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 8核E5-2690
  • 内存: 32GB DDR3
  • 系统盘: 120GB SSD
  • 数据盘: 960GB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显:Nvidia P1000
  • 显存: 4GB GDDR5
  • CUDA核心: 640
  • 单精度浮点: 1.894 TFLOPS
年中特惠

GPU物理服务器 - T1000

¥ 419.50/月
立省50% (原价¥839.00)
两年
立即订购
  • CPU: 8核E5-2690
  • 内存: 64GB DDR3
  • 系统盘: 120GB SSD
  • 数据盘: 960GB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显: Nvidia Quadro T1000
  • 显存: 8GB GDDR6
  • CUDA核心: 896
  • 单精度浮点: 2.5 TFLOPS

GPU物理服务器 - GTX 1650

¥ 739.00/月
两年
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  • CPU: 8核E5-2667v3
  • 内存: 64GB DDR4
  • 系统盘: 120GB SSD
  • 数据盘: 960GB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显: Nvidia GTX 1650
  • 显存: 4GB GDDR5
  • CUDA核心: 896
  • 单精度浮点: 3.0 TFLOPS
年中特惠

GPU物理服务器 - GTX 1660

¥ 671.40/月
立省40% (原价¥1119.00)
两年
立即订购
  • CPU: 16核E5-2660*2
  • 内存: 64GB DDR3
  • 系统盘: 120GB SSD
  • 数据盘: 960GB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显: Nvidia GTX 1660
  • 显存: 6GB GDDR6
  • CUDA核心: 1408
  • 单精度浮点: 5.0 TFLOPS

GPU云服务器 - A4000

¥ 1109.00/月
两年
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  • 配置: 24核32GB, 独立IP
  • 存储: 320GB SSD系统盘
  • 带宽: 300Mbps 不限流
  • 赠送: 每2周一次自动备份
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 1个独立IP
  • 独显: Nvidia RTX A4000
  • 显存: 16GB GDDR6
  • CUDA核心: 6144
  • 单精度浮点: 19.2 TFLOPS

GPU物理服务器 - RTX 5060

¥ 1179.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 24核Platinum 8160
  • 内存: 64GB DDR3
  • 系统盘: 120GB SSD
  • 数据盘: 960GB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显:RTX5060
  • 显存: 8GB GDDR6
  • CUDA核心: 4608
  • 单精度浮点: 23.22 TFLOPS

GPU物理服务器 - RTX 2060

¥ 1239.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 16核E5-2660*2
  • 内存: 128GB DDR3
  • 系统盘: 120GB SSD
  • 数据盘: 960GB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显: Nvidia RTX 2060
  • 显存: 6GB GDDR6
  • CUDA核心: 1920
  • 单精度浮点: 6.5 TFLOPS
畅销新品

GPU物理服务器 - RTX 2060升级款

¥ 1499.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 40核Gold 6148*2
  • 内存: 128GB DDR3
  • 系统盘: 120GB SSD
  • 数据盘: 960GB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显: Nvidia RTX 2060
  • 显存: 6GB GDDR6
  • CUDA核心: 1920
  • 单精度浮点: 6.5 TFLOPS

GPU物理服务器 - RTX 3060 Ti

¥ 1499.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 24核E5-2697v2*2
  • 内存: 128GB DDR3
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显:RTX 3060 Ti
  • 显存: 8GB GDDR6
  • CUDA核心: 4864
  • 单精度浮点: 16.2 TFLOPS

GPU物理服务器-A4000

¥ 1729.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 24核E5-2697v2*2
  • 内存: 128GB DDR3
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显:RTX A4000
  • 显存: 16GB GDDR6
  • CUDA核心: 6144
  • 单精度浮点: 19.2 TFLOPS

GPU物理服务器 - V100

¥ 1849.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 24核E5-2690v3*2
  • 内存: 128GB DDR4
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显: Nvidia V100
  • 显存: 16GB HBM2
  • CUDA核心: 5120
  • 单精度浮点: 14 TFLOPS
畅销新品

GPU物理服务器 - 2xRTX 4060

¥ 2208.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 8核E5-2690
  • 内存: 64GB DDR3
  • 系统盘: 120GB SSD
  • 数据盘: 960GB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 2个独显: RTX4060
  • 显存: 8GB GDDR6
  • CUDA核心: 3072
  • 单精度浮点: 15.11 TFLOPS

GPU物理服务器 - A5000

¥ 2449.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 24核E5-2697v2*2
  • 内存: 128GB DDR3
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显: Nvidia RTX A5000
  • 显存: 24GB GDDR6
  • CUDA核心: 8192
  • 单精度浮点: 27.8 TFLOPS
畅销新品

GPU物理服务器 - 2xRTX 3060 Ti

¥ 2598.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 24核E5-2697v2*2
  • 内存: 128GB DDR3
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 2个独显: RTX 3060 Ti
  • 显存: 8GB GDDR6
  • CUDA核心: 4864
  • 单精度浮点: 16.2 TFLOPS
畅销新品

GPU物理服务器 - 2xA4000

¥ 2928.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 24核E5-2697v2*2
  • 内存: 128GB DDR3
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 2个独显:RTX A4000
  • 显存: 16GB GDDR6
  • CUDA核心: 6144
  • 单精度浮点: 19.2 TFLOPS
年中特惠

GPU物理服务器 - A40

¥ 2274.35/月
立省35% (原价¥3499.00)
两年
立即订购
  • CPU: 36核E5-2697v4*2
  • 内存: 256GB DDR4
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB NVMe + 8TB SATA
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,100M-1G带宽
  • 独显: Nvidia A40
  • 显存: 48GB GDDR6
  • CUDA核心: 10752
  • 单精度浮点: 37.48 TFLOPS

GPU物理服务器 - 3xRTX 3060 Ti

¥ 3079.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 36核E5-2697v4*2
  • 内存: 256GB DDR4
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB NVMe + 8TB SATA
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 3个独显: RTX 3060 Ti
  • 显存: 8GB GDDR6
  • CUDA核心: 4,864
  • 单精度浮点: 16.2 TFLOPS
畅销新品

GPU物理服务器 - 2xA5000

¥ 3758/月
两年
立即订购
  • CPU: 24核E5-2697v2*2
  • 内存: 128GB DDR3
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB SSD
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 2个独显: Nvidia RTX A5000
  • 显存: 24GB GDDR6
  • CUDA核心: 8192
  • 单精度浮点: 27.8 TFLOPS

GPU物理服务器 - 3xV100

¥ 3699.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 36核E5-2697v4*2
  • 内存: 256GB DDR3
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB NVMe + 8TB SATA
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 3个独显: Nvidia V100
  • 显存: 16GB HBM2
  • CUDA核心: 5,120
  • 单精度浮点: 14 TFLOPS

GPU物理服务器 - 3xA5000

¥ 4299.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 36核E5-2697v4*2
  • 内存: 256GB DDR4
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB NVMe + 8TB SATA
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 3个独显: Nvidia RTX A5000
  • 显存: 24GB GDDR6
  • CUDA核心: 8,192
  • 单精度浮点: 27.8 TFLOPS

GPU物理服务器 - 3xA6000

¥ 7399.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 36核E5-2697v4*2
  • 内存: 256GB DDR4
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 2TB NVMe + 8TB SATA
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 3个独显: Nvidia RTX A6000
  • 显存: 48GB GDDR6
  • CUDA核心: 10,752
  • 单精度浮点: 38.71 TFLOPS

GPU物理服务器 - 4xA6000

¥ 9899.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 44核E5-2699v4*2
  • 内存: 512GB DDR4
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 4TB NVMe + 16TB SATA
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 4个独显: Nvidia RTX A6000
  • 显存: 48GB GDDR6
  • CUDA核心: 10,752
  • 单精度浮点: 38.71 TFLOPS
畅销新品

GPU物理服务器 - 8xA6000

¥ 17299.00/月
两年
立即订购
  • CPU: 44核E5-2699v4*2
  • 内存: 512GB DDR4
  • 系统盘: 240GB SSD
  • 数据盘: 4TB NVMe + 16TB SATA
  • 系统: Win10/Linux
  • 其他: 独立IP,1G带宽
  • 8个独显: Nvidia RTX A6000
  • 显存: 48GB GDDR6
  • CUDA核心: 10,752
  • 单精度浮点: 38.71 TFLOPS
什么是 Llama Hosting?

什么是 Llama Hosting?

LLaMA Hosting 是一个用于运行 LLaMA 模型进行推理或微调的基础架构堆栈。它允许用户在基础架构上部署 Meta 的 LLaMA(大型语言模型 Meta AI)模型,运行服务或对其进行微调,通常通过强大的 GPU 服务器或云端推理服务进行。

✅ 自托管(本地或专用 GPU):部署在配备 A100、4090、H100 等 GPU 的服务器上,支持推理引擎:vLLM、TGI、Ollama、llama.cpp,完全控制模型、缓存和扩展

LLaMA 即服务(基于 API):无需设置基础架构,适用于快速实验或低推理负载应用

LLM 基准测试结果(LLaMA 1B/3B/8B/70B 托管)

探索托管不同规模(1B、3B、8B 和 70B)LLaMA 模型的性能基准。使用 vLLM、TGI、TensorRT-LLM 和 Ollama 等推理引擎比较延迟、吞吐量和 GPU 内存使用情况。找到适合自托管 LLaMA 部署的最佳 GPU 配置,并高效扩展您的 AI 应用程序。
Ollama 托管

LLaMA 的Ollama 基准

使用 Ollama 推理引擎评估 Meta 的 LLaMA 模型的性能。此基准测试涵盖不同规模(3B、8B、13B、70B)的 LLaMA 2/3/4 模型,重点关注启动时间、每秒令牌数和 GPU 内存使用情况。非常适合希望在消费级或企业级 GPU 上快速本地部署 LLM 的用户。
vLLM 托管

LLaMA 的 vLLM 基准

探索使用 vLLM 运行 LLaMA 模型的高性能基准测试结果。vLLM 是一款快速、内存高效的推理引擎,专为大规模 LLM 服务而优化。此基准测试评估了多种模型大小(3B、8B、13B、70B)下的 LLaMA 2 和 LLaMA 3,测量了吞吐量(令牌/秒)、延迟、内存占用和 GPU 利用率。非常适合在 A100、H100 或 4090 GPU 上部署可扩展的生产级 LLaMA API。

如何使用 Ollama/vLLM 部署 Llama LLM

Ollama 托管

使用 Ollama 在本地安装并运行 Meta LLaMA >

Ollama 是一种自托管 AI 解决方案,用于在本地或您自己的基础架构上运行开源大型语言模型,例如 DeepSeek、Gemma、Llama、Mistral 和其他 LLM。
vLLM 托管

使用 vLLM v1 在本地安装并运行 Meta LLaMA >

vLLM 是一个专为大型语言模型 (LLM) 的高性能推理而设计的优化框架。它专注于快速、经济高效且可扩展地提供 LLM 服务。

Meta LLaMA 托管堆栈包括什么?

托管 Meta 的 LLaMA(大型语言模型元人工智能)模型(例如 LLaMA 2、3 和 4)需要精心设计的软件和硬件堆栈,以确保高效、可扩展且性能卓越的推理。典型的 LLaMA 托管堆栈包含以下内容:
gpu 服务器

硬件堆栈

✅ GPU:高内存 GPU(例如 A100 80GB、H100、RTX 4090、5090)用于快速推理

✅ CPU 和 RAM:足够的 CPU 核心和 RAM 以支持预处理、批处理和运行时

✅ 存储(SSD):用于加载大型模型权重的快速 NVMe SSD(10–200GB+)

✅ 网络:用于服务 API 或推理端点的高带宽和低延迟

软件堆栈

软件堆栈

✅ 模型权重:来自 Hugging Face 或 Meta 的 Meta LLaMA 2/3/4 模型

✅ 推理引擎:vLLM、TGI(文本生成推理)、TensorRT-LLM、Ollama、llama.cpp

✅ 量化支持:用于 int4 或 int8 模型压缩的 GGML / GPTQ / AWQ

✅ 服务框架:FastAPI、Triton 推理服务器、REST/gRPC API 包装器

✅ 环境工具:Docker、Conda/venv、CUDA/cuDNN、PyTorch(或 TensorRT 运行时)

✅ 监控/扩展:Prometheus、Grafana、Kubernetes、自动扩展(用于基于云的托管)

为什么 LLaMA Hosting 需要 GPU 硬件 + 软件堆栈

LLaMA 模型计算量巨大

LLaMA 模型计算量巨大

Meta 的 LLaMA 模型(尤其是 7B、13B 或 70B 参数的 LLaMA 3 和 LLaMA 2)需要数十亿次矩阵运算才能完成文本生成。这些运算高度可并行,因此现代 GPU(例如 A100、H100 甚至 4090)至关重要。CPU 通常速度太慢或内存有限,无法实时处理全尺寸模型,且不会出现量化或批处理延迟。
高内存带宽和 VRAM 至关重要

高内存带宽和 VRAM 至关重要

全精度(fp16 或 bf16)LLaMA 模型需要大量的 VRAM——例如,LLaMA 7B 需要约 14-16GB 的 VRAM,而 70B 模型可能需要 140GB 以上的 VRAM 或多个 GPU。GPU 提供快速推理所需的高内存带宽,尤其是在服务多个用户或处理长上下文(例如 8K 或 32K 个 token)时。
推理引擎优化 GPU 使用率

推理引擎优化 GPU 使用率

为了最大限度地提升 GPU 性能,我们使用了 vLLM、TensorRT-LLM、TGI 和 llama.cpp 等专用软件堆栈。这些工具可处理量化、令牌流式传输、键值缓存和批处理,从而显著降低延迟和吞吐量。如果没有这些优化的软件框架,即使是性能强大的 GPU 也可能表现不佳。
生产 LLaMA 托管需要编排和可扩展性

生产 LLaMA 托管需要编排和可扩展性

为 API、聊天机器人或内部工具托管 LLaMA 需要的不仅仅是加载模型。您需要一个完整的堆栈:GPU 加速后端、服务引擎、自动扩展、内存管理,有时还需要分布式推理。这些功能共同确保了高可用性、快速响应和经济高效的大规模使用。

自托管 Llama Hosting 与 Llama 即服务

除了基于GPU的专用服务器本身托管LLM模型外,市面上还有许多LLM API(Large Model as a Service)解决方案,这已成为使用模型的主流方式之一。
功能 🖥️ 自托管 LLaMA ☁️ LLaMA 即服务 (API)
控制和自定义 ✅ 完整(基础设施、模型版本、调优) ❌ 受限(取决于提供商/API 功能)
性能 ✅ 针对您的用例进行了优化 ⚠️ 共享资源,可能存在延迟
初始设置 ❌ 需要设置、基础设施、GPU 等。 ✅ 即用型 API
可扩展性 ⚠️ 需要手动扩展/K8s/devops ✅ 由提供商自动扩展
成本模型 资本支出(硬件或 GPU 租赁) 运营支出(按代币付费或按调用定价)
延迟 ✅ 低(尤其对于本地部署) ⚠️ 因网络和提供商而异
安全/隐私 ✅ 完全控制数据 ⚠️ 取决于提供商的数据政策
模型微调/LoRA ✅ 可能(自定义模型,LoRA) ❌ 不支持或受限
工具链选项 vLLM、TGI、llama.cpp、GGUF、TensorRT OpenAI、Replicate、Together AI、Groq 等
更新/维护 ❌ 您的责任 ✅ 由提供商处理
离线使用 ✅ 可能 ❌ 始终在线

Meta LLaMA 4/3/2 模型托管常见问题解答

在 Hugging Face 上托管 LLaMA 模型的硬件要求是什么?

这取决于模型大小和精度。对于 fp16 推理:
  • LLaMA 2/3/4 - 7B:RTX 4090 / A5000(24 GB 显存)
  • LLaMA 13B:RTX 5090 / A6000 / A100 40GB
  • LLaMA 70B:A100 80GB x2 或 H100 x2(多 GPU)
  • 支持哪些部署平台?

    LLaMA 模型可以使用以下方式托管:
  • vLLM(最适合高吞吐量推理)
  • TGI(文本生成推理)
  • Ollama(轻松本地部署)
  • llama.cpp / GGML / GGUF(带量化的 CPU / GPU)
  • TensorRT-LLM(NVIDIA 优化部署)
  • LM Studio、Open WebUI(基于 UI 的推理)
  • 我可以将 LLaMA 模型用于商业用途吗?

  • LLaMA 2/3/4:在自定义 Meta 许可证下可用。允许商业使用,但有一些限制(例如,月活跃用户超过 7 亿的公司必须获得特别许可)。
  • 如何通过 API 提供 LLaMA 模型?

    您可以使用:
  • vLLM + FastAPI/Flask 来公开 REST 端点
  • 使用与 OpenAI 兼容的 API 的 TGI
  • Ollama 的本地 REST API
  • 使用带有 Web UI 或 LangChain 集成的 llama.cpp 的自定义包装器
  • 支持哪些量化格式?

    LLaMA 模型支持多种格式:
  • fp16:高质量 GPU 推理
  • int4:低内存、快速 CPU/GPU 推理 (GGUF)
  • GPTQ:压缩 + GPU 兼容性
  • AWQ:NVIDIA 优化
  • 典型的托管成本是多少?

  • 自托管:1-3 美元/小时(GPU 租赁,取决于型号)
  • API (LaaS):每 1K 代币 0.002-0.01 美元(例如,Together AI、Replicate)
  • 量化模型可降低 60-80% 的成本
  • 我可以微调或使用 LoRA 适配器吗?

    是的。LLaMA 模型支持微调和参数高效的微调(LoRA、QLoRA、DPO 等),尤其支持:
  • PEFT + Hugging Face Transformers
  • Axolotl / OpenChatKit
  • 在 Ollama 或 llama.cpp 中加载自定义 LoRA 适配器
  • 我可以在哪里下载这些模型?

    您可以在Hugging Face上下载LLaMA模型:
  • meta-llama/Llama-2-7b
  • meta-llama/Llama-3-8B-Instruct