Llama 3.3 70B

Ejecuta el modelo Llama 3.3 70B de Meta en GPUs de Clore.ai

¡Nueva versión disponible! Meta lanzó Llama 4 en abril de 2025 con arquitectura MoE — Scout (17B activos, cabe en RTX 4090) ofrece calidad similar con una fracción de la VRAM. Considere actualizar.

El modelo más reciente y eficiente de 70B de Meta en GPUs CLORE.AI.

Todos los ejemplos se pueden ejecutar en servidores GPU alquilados a través de CLORE.AI Marketplace.

¿Por qué Llama 3.3?

• Mejor modelo de 70B - Iguala el rendimiento de Llama 3.1 405B a una fracción del costo

• Multilingüe - Soporta 8 idiomas de forma nativa

• Contexto de 128K - Procesamiento de documentos largos

• Pesos abiertos - Gratis para uso comercial

Resumen del modelo

Especificación	Valor
Parámetros	70B
Longitud de contexto	128K tokens
Datos de entrenamiento	15T+ tokens
Idiomas	EN, DE, FR, IT, PT, HI, ES, TH
Licencia	Licencia comunitaria Llama 3.3

Rendimiento vs otros modelos

Benchmark	Llama 3.3 70B	Llama 3.1 405B	GPT-4o
MMLU	86.0	87.3	88.7
HumanEval	88.4	89.0	90.2
MATES	77.0	73.8	76.6
Multilingüe	91.1	91.6	-

Requisitos de GPU

Configuración	VRAM	Rendimiento	Costo
Cuantizado Q4	40GB	Bueno	A100 40GB (~$0.17/h)
Cuantizado Q8	70GB	Mejor	A100 80GB (~$0.25/h)
FP16 completo	140GB	Mejor	2x A100 80GB (~$0.50/h)

Recomendado: A100 40GB con cuantización Q4 para la mejor relación precio/rendimiento.

Despliegue rápido en CLORE.AI

Usando Ollama (lo más fácil)

Imagen Docker:

ollama/ollama

Puertos:

22/tcp
11434/http

Después del despliegue:

ollama pull llama3.3
ollama run llama3.3

Usando vLLM (producción)

Imagen Docker:

vllm/vllm-openai:latest

Puertos:

22/tcp
8000/http

Comando:

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --max-model-len 32768 \
    --host 0.0.0.0

Accediendo a tu servicio

Después del despliegue, encuentra tu http_pub URL en Mis Pedidos:

1. Ir a Mis Pedidos página

2. Haz clic en tu pedido

3. Encuentra la http_pub URL (por ejemplo, abc123.clorecloud.net)

Usa https://TU_HTTP_PUB_URL en lugar de localhost en los ejemplos abajo.

Métodos de instalación

Método 1: Ollama (Recomendado para pruebas)

# Instalar Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Descargar Llama 3.3 (descarga automática la versión Q4)
ollama pull llama3.3

# Ejecutar interactivamente
ollama run llama3.3

# O servir API
ollama serve

Uso de la API:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.3",
  "prompt": "Explica la computación cuántica en términos simples"
}'

Método 2: vLLM (producción)

pip install vllm

# GPU única (A100 40GB con cuantización AWQ)
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model casperhansen/llama-3.3-70b-instruct-awq \
    --quantization awq \
    --max-model-len 16384 \
    --host 0.0.0.0

# Multi-GPU (2x A100 para precisión completa)
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct \
    --tensor-parallel-size 2 \
    --max-model-len 32768 \
    --host 0.0.0.0

Uso de la API (compatible con OpenAI):

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="dummy")

response = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil."},
        {"role": "user", "content": "Escribe una función en Python para calcular números de Fibonacci"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1024
)

print(response.choices[0].message.content)

Método 3: Transformers + bitsandbytes

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig

# Configuración de cuantización a 4 bits
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)

model_id = "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto"
)

# Generar
messages = [
    {"role": "system", "content": "Eres un asistente de programación servicial."},
    {"role": "user", "content": "Escribe un web scraper en Python usando BeautifulSoup"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    return_tensors="pt"
).to("cuda")

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    temperature=0.7,
    do_sample=True
)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Método 4: llama.cpp (híbrido CPU+GPU)

# Clonar y compilar
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make LLAMA_CUDA=1

# Descargar modelo GGUF
wget https://huggingface.co/bartowski/Llama-3.3-70B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.3-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf

# Ejecutar servidor
./llama-server \
    -m Llama-3.3-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf \
    -c 8192 \
    -ngl 80 \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8080

Benchmarks

Rendimiento (tokens/segundo)

GPU	Q4	Q8	FP16
A100 40GB	25-30	-	-
A100 80GB	35-40	25-30	-
2x A100 80GB	50-60	40-45	30-35
H100 80GB	60-70	45-50	35-40

Tiempo hasta el primer token (TTFT)

GPU	Q4	FP16
A100 40GB	0.8-1.2s	-
A100 80GB	0.6-0.9s	-
2x A100 80GB	0.4-0.6s	0.8-1.0s

Longitud de contexto vs VRAM

Contexto	VRAM Q4	VRAM Q8
4K	38GB	72GB
8K	40GB	75GB
16K	44GB	80GB
32K	52GB	90GB
64K	68GB	110GB
128K	100GB	150GB

Casos de uso

Generación de código

messages = [
    {"role": "system", "content": "Eres un programador experto. Escribe código limpio, eficiente y bien documentado."},
    {"role": "user", "content": "Crea una API REST en FastAPI con autenticación de usuario usando tokens JWT"}
]

Análisis de documentos (contexto largo)

# Cargar documento largo
with open("large_document.txt") as f:
    document = f.read()

messages = [
    {"role": "system", "content": "Eres un analista de documentos. Proporciona un análisis detallado y preciso."},
    {"role": "user", "content": f"Analiza este documento y proporciona un resumen con puntos clave:\n\n{document}"}
]

Tareas multilingües

messages = [
    {"role": "system", "content": "Eres un asistente multilingüe."},
    {"role": "user", "content": "Traduce esto a alemán, francés y español: 'The quick brown fox jumps over the lazy dog'"}
]

Razonamiento y análisis

messages = [
    {"role": "system", "content": "Piensa paso a paso. Muestra tu razonamiento."},
    {"role": "user", "content": "Un tren sale de la Estación A a las 9:00 AM viajando a 60 mph. Otro tren sale de la Estación B (a 300 millas) a las 10:00 AM viajando hacia la Estación A a 90 mph. ¿Cuándo y dónde se encuentran?"}
]

Consejos de optimización

Optimización de memoria

# vLLM con optimización de memoria
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model casperhansen/llama-3.3-70b-instruct-awq \
    --quantization awq \
    --gpu-memory-utilization 0.95 \
    --max-model-len 8192

Optimización de velocidad

# Habilitar Flash Attention
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct \
    --tensor-parallel-size 2 \
    --enable-prefix-caching

Procesamiento por lotes

# Procesar múltiples solicitudes de manera eficiente
responses = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
    messages=messages,
    n=4,  # Generar 4 respuestas
    temperature=0.8
)

Comparación con otros modelos

Función	Llama 3.3 70B	Llama 3.1 70B	Qwen 2.5 72B	Mixtral 8x22B
MMLU	86.0	83.6	85.3	77.8
Programación	88.4	80.5	85.4	75.5
Matemáticas	77.0	68.0	80.0	60.0
Contexto	128K	128K	128K	64K
Idiomas	8	8	29	8
Licencia	Abrir	Abrir	Abrir	Abrir

Veredicto: Llama 3.3 70B ofrece el mejor rendimiento general en su clase, especialmente para tareas de programación y razonamiento.

Solución de problemas

Memoria insuficiente

# Usar cuantización AWQ (más eficiente en memoria)
--model casperhansen/llama-3.3-70b-instruct-awq --quantization awq

# Reducir la longitud de contexto
--max-model-len 8192

# Usar paralelismo de tensores
--tensor-parallel-size 2

Primera respuesta lenta

• La primera solicitud carga el modelo en la GPU - espere 30-60 segundos

• Usa --enable-prefix-caching para solicitudes posteriores más rápidas

• Precalentar con una solicitud falsa

Acceso a Hugging Face

# Iniciar sesión en HF (requerido para modelo restringido)
huggingface-cli login

# O establecer una variable de entorno
export HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=hf_xxxxx

Estimación de costos

Configuración	GPU	$/hora	tokens/$
Económico	A100 40GB (Q4)	~$0.17	~530K
Equilibrado	A100 80GB (Q4)	~$0.25	~500K
Rendimiento	2x A100 80GB	~$0.50	~360K
Máximo	H100 80GB	~$0.50	~500K

Próximos pasos

• Guía de vLLM - Despliegue en producción

• Guía de Ollama - Configuración local fácil

• Configuración multi-GPU - Escalar a modelos más grandes

• Integración de API - Construir aplicaciones