LLaMA 托管与 Ollama — GPU 推荐
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
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 |
- 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
- 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
GPU物理服务器 - T1000
- 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
- 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
GPU物理服务器 - GTX 1660
- 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
- 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 2060
- 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
GPU物理服务器 - RTX 2060升级款
- 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
- 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 - V100
- 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
GPU物理服务器 - A5000
- 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
GPU物理服务器 - 2xRTX 3060 Ti
- 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
GPU物理服务器 - A40
- 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
- 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
GPU物理服务器 - 2xA5000
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
GPU物理服务器 - 8xA6000
- 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?
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)
LLaMA 的 vLLM 基准
如何使用 Ollama/vLLM 部署 Llama LLM
使用 Ollama 在本地安装并运行 Meta LLaMA >
Meta LLaMA 托管堆栈包括什么?
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
高内存带宽和 VRAM 至关重要
推理引擎优化 GPU 使用率
生产 LLaMA 托管需要编排和可扩展性
自托管 Llama Hosting 与 Llama 即服务
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 |