Llama 3.3 70B

Запускайте модель Meta Llama 3.3 70B на GPU Clore.ai

Доступна более новая версия! Meta выпустила Llama 4 в апреле 2025 года с архитектурой MoE — Scout (17B активных, помещается на RTX 4090) обеспечивает сопоставимое качество при доле VRAM. Рассмотрите возможность обновления.

Последняя и самая эффективная модель Meta 70B на GPU CLORE.AI.

Все примеры можно запускать на GPU-серверах, арендуемых через CLORE.AI Marketplace.

Почему Llama 3.3?

• Лучшая модель 70B - Соответствует производительности Llama 3.1 405B при небольшой стоимости

• Мультиязычность - Поддерживает 8 языков нативно

• Контекст 128K - Обработка длинных документов

• Открытые веса - Бесплатно для коммерческого использования

Обзор модели

Характеристики	Значение
Параметры	70B
Длина контекста	128K токенов
Данные для обучения	15T+ токенов
Языки	EN, DE, FR, IT, PT, HI, ES, TH
Лицензия	Лицензия Llama 3.3 Community

Производительность по сравнению с другими моделями

Бенчмарк	Llama 3.3 70B	Llama 3.1 405B	GPT-4o
MMLU	86.0	87.3	88.7
HumanEval	88.4	89.0	90.2
MATH	77.0	73.8	76.6
Мультиязычность	91.1	91.6	-

Требования к GPU

Настройка	VRAM	Производительность	Стоимость
Квантизировано Q4	40GB	Хорошо	A100 40GB (~$0.17/ч)
Квантизировано Q8	70GB	Лучше	A100 80GB (~$0.25/ч)
FP16 полноформатно	140 ГБ	Лучшее	2x A100 80GB (~$0.50/ч)

Рекомендуется: A100 40GB с квантизацией Q4 для лучшего соотношения цена/производительность.

Быстрое развертывание на CLORE.AI

Использование Ollama (Проще всего)

Docker-образ:

ollama/ollama

Порты:

22/tcp
11434/http

После развертывания:

ollama pull llama3.3
ollama run llama3.3

Использование vLLM (Продакшн)

Docker-образ:

vllm/vllm-openai:latest

Порты:

22/tcp
8000/http

Команда:

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

Доступ к вашему сервису

После развертывания найдите ваш http_pub URL в Моих заказах:

1. Перейдите на Моих заказах страницу

2. Нажмите на ваш заказ

3. Найдите http_pub URL (например, abc123.clorecloud.net)

Используйте https://YOUR_HTTP_PUB_URL вместо localhost в примерах ниже.

Методы установки

Метод 1: Ollama (Рекомендуется для тестирования)

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

# Загрузить Llama 3.3 (автозагрузка версии Q4)
ollama pull llama3.3

# Запустить интерактивно
ollama run llama3.3

# Или запустить API
ollama serve

Использование API:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.3",
  "prompt": "Объясните квантовые вычисления простыми словами"
}'

Метод 2: vLLM (Продакшн)

pip install vllm

# Одна GPU (A100 40GB с квантизацией 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

# Мульти-GPU (2x A100 для полной точности)
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

Использование API (совместимо с 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": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Напишите функцию на Python для вычисления чисел Фибоначчи"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1024
)

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

Метод 3: Transformers + bitsandbytes

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig

# Конфигурация квантизации 4-бит
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"
)

# Генерация
messages = [
    {"role": "system", "content": "Вы — полезный помощник по программированию."},
    {"role": "user", "content": "Напишите веб-скрейпер на Python с использованием 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))

Метод 4: llama.cpp (гибрид CPU+GPU)

# Клонировать и собрать
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make LLAMA_CUDA=1

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

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

Бенчмарки

Пропускная способность (токенов/секунда)

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

Время до первого токена (TTFT)

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

Длина контекста vs VRAM

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

Сценарии использования

Генерация кода

messages = [
    {"role": "system", "content": "Вы — эксперт-программист. Пишите чистый, эффективный, хорошо документированный код."},
    {"role": "user", "content": "Создайте REST API на FastAPI с аутентификацией пользователей с помощью JWT токенов"}
]

Анализ документов (длинный контекст)

# Загрузить длинный документ
with open("large_document.txt") as f:
    document = f.read()

messages = [
    {"role": "system", "content": "Вы — аналитик документов. Предоставляйте подробный, точный анализ."},
    {"role": "user", "content": f"Проанализируйте этот документ и представьте краткое содержание с ключевыми моментами:\n\n{document}"}
]

Многоязычные задачи

messages = [
    {"role": "system", "content": "Вы — многоязычный помощник."},
    {"role": "user", "content": "Переведите на немецкий, французский и испанский: 'The quick brown fox jumps over the lazy dog'"}
]

Рассуждение и анализ

messages = [
    {"role": "system", "content": "Думайте шаг за шагом. Покажите ваше рассуждение."},
    {"role": "user", "content": "Поезд отправляется со станции A в 9:00 со скоростью 60 миль/ч. Другой поезд отправляется со станции B (в 300 милях) в 10:00 в направлении станции A со скоростью 90 миль/ч. Когда и где они встретятся?"}
]

Советы по оптимизации

Оптимизация памяти

# vLLM с оптимизацией памяти
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

Оптимизация скорости

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

Пакетная обработка

# Эффективно обрабатывать несколько запросов
responses = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
    messages=messages,
    n=4,  # Сгенерировать 4 ответа
    temperature=0.8
)

Сравнение с другими моделями

Функция	Llama 3.3 70B	Llama 3.1 70B	Qwen 2.5 72B	Mixtral 8x22B
MMLU	86.0	83.6	85.3	77.8
Кодирование	88.4	80.5	85.4	75.5
Математика	77.0	68.0	80.0	60.0
Контекст	128K	128K	128K	64K
Языки	8	8	29	8
Лицензия	Откройте	Откройте	Откройте	Откройте

Вердикт: Llama 3.3 70B предлагает лучшее общее качество в своем классе, особенно для задач кодирования и рассуждений.

Устранение неполадок

Недостаточно памяти

# Используйте квантизацию AWQ (наиболее экономна по памяти)
--model casperhansen/llama-3.3-70b-instruct-awq --quantization awq

# Уменьшите длину контекста
--max-model-len 8192

# Используйте тензорный параллелизм
--tensor-parallel-size 2

Медленный первый отклик

• Первый запрос загружает модель на GPU — подождите 30–60 секунд

• Используйте --enable-prefix-caching для более быстрых последующих запросов

• Предварительный прогрев с помощью тестового запроса

Доступ Hugging Face

# Войти в HF (требуется для модели с ограниченным доступом)
huggingface-cli login

# Или установить переменную окружения
export HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=hf_xxxxx

Оценка стоимости

Настройка	GPU	$/час	токенов/$
Бюджетная	A100 40GB (Q4)	~$0.17	~530K
Сбалансировано	A100 80GB (Q4)	~$0.25	~500K
Производительность	2x A100 80GB	~$0.50	~360K
Максимум	H100 80GB	~$0.50	~500K

Дальнейшие шаги

• Руководство по vLLM - Производственное развертывание

• Руководство по Ollama - Простая локальная настройка

• Настройка Multi-GPU - Масштабироваться до более крупных моделей

• Интеграция API - Создавайте приложения