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。
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 |
|---|---|---|---|
| llama3.2:1b | 1.3GB | P1000 < GTX1650 < GTX1660 < RTX2060 < T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 | 28.09-100.10 |
| llama3.2:3b | 2.0GB | P1000 < GTX1650 < GTX1660 < RTX2060 < T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 | 19.97-90.03 |
| llama3:8b | 4.7GB | T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 < A4000 < V100 | 21.51-84.07 |
| llama3.1:8b | 4.9GB | T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 < A4000 < V100 | 21.51-84.07 |
| llama3.2-vision:11b | 7.8GB | A4000 < A5000 < V100 < RTX4090 | 38.46-70.90 |
| llama3:70b | 40GB | A40 < A6000 < 2*A100-40gb < A100-80gb < H100 < 2*RTX5090 | 13.15-26.85 |
| llama3.3:70b, llama3.1:70b | 43GB | A40 < A6000 < 2*A100-40gb < A100-80gb < H100 < 2*RTX5090 | 13.15-26.85 |
| llama3.2-vision:90b | 55GB | 2*A100-40gb < A100-80gb < H100 < 2*RTX5090 | ~12-20 |
| llama4:16x17b | 67GB | 2*A100-40gb < A100-80gb < H100 | ~10-18 |
| llama3.1:405b | 243GB | 8*A6000 < 4*A100-80gb < 4*H100 | -- |
| llama4:128x17b | 245GB | 8*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-3.2-1B | 2.1GB | RTX3060 < RTX4060 < T1000 < A4000 < V100 | 50-300 | ~1000+ |
| meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct | 6.2GB | A4000 < A5000 < V100 < RTX4090 | 50-300 | 1375-7214.10 |
| deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct | 16.1GB | A5000 < A6000 < RTX4090 | 50-300 | 1514.34-2699.72 |
| deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | 132GB | 4*A100-40gb, 2*A100-80gb, 2*H100 | 50-300 | ~345.12-1030.51 |
| meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct meta-llama/Llama-3.1-70B meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct | 132GB | 4*A100-40gb, 2*A100-80gb, 2*H100 | 50 | ~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:
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- 独显：Nvidia P1000
- 显存： 4GB GDDR5
- CUDA核心： 640
- 单精度浮点： 1.894 TFLOPS
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- 独显： Nvidia GTX 1650
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- CUDA核心： 6144
- 单精度浮点： 19.2 TFLOPS
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- CUDA核心： 5120
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- 独显： Nvidia RTX A5000
- 显存： 24GB GDDR6
- CUDA核心： 8192
- 单精度浮点： 27.8 TFLOPS
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- 2个独显： RTX 3060 Ti
- 显存： 8GB GDDR6
- CUDA核心： 4864
- 单精度浮点： 16.2 TFLOPS
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- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10,752
- 单精度浮点： 38.71 TFLOPS
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- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10,752
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- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10,752
- 单精度浮点： 38.71 TFLOPS
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。
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
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。
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：
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
✅ 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
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
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
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
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 |