라마 3.1 모델의 다양한 버전에 대한 설치 용량/AWS 인스턴스

Llama 3.1은 Meta에서 개발한 최신 오픈 소스 언어 모델로, 다양한 작업에 적용됩니다.

장점:

1. 성능: Llama 3.1 405B는 최고 성능의 폐쇄형 모델에 필적하는 탁월한 유연성과 통제권을 갖춘 동급 최강의 모델입니다. 다국어 지원과 뛰어난 추론 능력을 제공하여 다양한 작업에 적합합니다
2. 컨텍스트 길이: Llama 3.1은 컨텍스트 길이가 12만8000개 (128K)로 확장되어 있어 더 긴 문맥을 이해하고 처리할 수 있습니다.
3. 오픈 소스: Llama 3.1은 오픈 소스로 공개되어 개발자들이 활용하고 커스터마이징할 수 있습니다.

단점:

1. 자원 요구: Llama 3.1은 규모가 큰 모델이므로 GPU 리소스와 메모리를 많이 필요로 합니다. 따라서 실행 환경을 선택할 때 이 점을 고려해야 합니다.
2. 훈련 시간: Llama 3.1 405B를 15조 개 이상의 토큰으로 훈련하는 것은 큰 도전이었습니다. 이러한 규모로 학습을 진행하려면 상당한 시간과 자원이 필요합니다
3. 모델 크기: Llama 3.1은 파라미터 수가 상당히 많으며, 이는 저장 공간과 메모리 사용량에 영향을 줄 수 있습니다.

요약하자면, Llama 3.1은 성능과 컨텍스트 이해력에서 뛰어나지만 자원 요구와 훈련 시간에 주의해야 합니다. 선택할 때 사용 목적과 환경을 고려하시면 좋겠습니다! 😊

 

Llama 3.1 405B:

이 모델은 4050억 개의 파라미터를 가지고 있습니다.
최대 16비트 정밀도로 실행되기 위해 약 810GB의 메모리가 필요합니다
- AWS에서는 g5.48xlarge 인스턴스를 프로비저닝하면 192GB의 VRAM(A10 GPU 8개)을 제공

 

Llama 3.1 70B:

이 모델은 70억 개의 파라미터를 가지고 있습니다.
최소 24GB의 VRAM이 있는 고급 GPU (예: NVIDIA RTX 3090 또는 A100)와 최소 64GB의 RAM이 필요합니다
- 약 140GB의 디스크 공간과 160GB의 VRAM이 필요
- AWS에서 g5.48xlarge 인스턴스를 프로비저닝하면 192GB의 VRAM(A10 GPU 8개)이 제공되며, 이는 LLaMA 3 70B에 충분

 

Llama 3.1 8B:

이 모델은 8억 개의 파라미터를 가지고 있습니다.
로컬 컴퓨터에 설치하고 실행할 수 있으며, ChatGPT 3.5와 비슷한 성능을 제공합니다
- 약 16GB의 디스크 공간과 20GB의 VRAM(GPU 메모리)이 필요
- G5 인스턴스를 선택해야 합니다. g5.xlarge면 충분

따라서 필요한 용량과 성능에 맞게 원하는 모델을 선택하시면 됩니다!