Llama 3.3 70B

在 Clore.ai GPU 上运行 Meta 的 Llama 3.3 70B 模型

有可用的更新版本！ Meta 发布了 Llama 4 于 2025 年 4 月采用 MoE 架构发布 — Scout（17B 活跃，可在 RTX 4090 上运行）以极小的显存提供类似质量。考虑升级。

Meta 最新且最高效的 70B 模型，运行在 CLORE.AI GPU 上。

所有示例都可以在通过以下方式租用的 GPU 服务器上运行： CLORE.AI 市场.

为什么选择 Llama 3.3？

• 最佳 70B 模型 - 以极低成本匹配 Llama 3.1 405B 的性能

• 多语言 - 原生支持 8 种语言

• 128K 上下文 - 长文档处理

• 开放权重 - 商业使用免费

模型概览

规格	数值
参数量	70B
上下文长度	128K 标记
训练数据	15T+ 标记
语言	EN、DE、FR、IT、PT、HI、ES、TH
许可	Llama 3.3 社区许可

与其他模型的性能比较

基准	Llama 3.3 70B	Llama 3.1 405B	GPT-4o
MMLU	86.0	87.3	88.7
HumanEval	88.4	89.0	90.2
数学	77.0	73.8	76.6
多语言	91.1	91.6	-

GPU 要求

设置	显存	background = Image.open("studio_bg.jpg")	成本
Q4 量化	40GB	良好	A100 40GB（约 $0.17/小时）
Q8 量化	70GB	更好	A100 80GB（约 $0.25/小时）
FP16 全精度	140GB	最佳	2x A100 80GB（约 $0.50/小时）

推荐： 使用 Q4 量化的 A100 40GB 以获得最佳性价比。

在 CLORE.AI 上快速部署

使用 Ollama（最简单）

Docker 镜像：

ollama/ollama

端口：

22/tcp
11434/http

部署后：

ollama pull llama3.3
ollama run llama3.3

使用 vLLM（生产环境）

Docker 镜像：

vllm/vllm-openai:latest

端口：

22/tcp
8000/http

命令：

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

访问您的服务

部署后，在以下位置查找您的 http_pub URL： 我的订单:

1. 前往 我的订单 页面

2. 单击您的订单

3. 查找 http_pub URL（例如， abc123.clorecloud.net)

使用 https://YOUR_HTTP_PUB_URL 而不是 localhost 在下面的示例中。

安装方法

方法 1：Ollama（推荐用于测试）

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

# 拉取 Llama 3.3（自动下载 Q4 版本）
ollama pull llama3.3

# 交互式运行
ollama run llama3.3

# 或者提供 API 服务
ollama serve

API 用法：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.3",
  "prompt": "用通俗的语言解释量子计算"
}'

方法 2：vLLM（生产）

pip install vllm

# 单 GPU（A100 40GB，使用 AWQ 量化）
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

# 多 GPU（2x A100 用于全精度）
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

API 使用（兼容 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": "编写一个用来计算斐波那契数列的 Python 函数"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1024
)

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

方法 3：Transformers + bitsandbytes

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig

# 4 位量化配置
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"
)

# 生成
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的编码助理。"},
    {"role": "user", "content": "编写一个使用 BeautifulSoup 的 Python 网络爬虫"}
]

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))

方法 4：llama.cpp（CPU+GPU 混合）

# 克隆并构建
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make LLAMA_CUDA=1

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

# 运行服务器
./llama-server \
    -m Llama-3.3-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf \
    -c 8192 \
    -ngl 80 \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8080

基准测试

吞吐量（标记/秒）

GPU	Q4	Q8	FP16
按日费率	25-30	-	-
4 小时会话	35-40	25-30	-
2x A100 80GB	50-60	40-45	30-35
H100 80GB	60-70	45-50	35-40

首个标记时间（TTFT）

GPU	Q4	FP16
按日费率	0.8-1.2 秒	-
4 小时会话	0.6-0.9 秒	-
2x A100 80GB	0.4-0.6 秒	0.8-1.0 秒

上下文长度与显存

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

使用场景

代码生成

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个资深程序员。编写清晰、高效且文档完善的代码。"},
    {"role": "user", "content": "使用 FastAPI 创建一个带有 JWT 令牌用户认证的 REST API"}
]

文档分析（长上下文）

# 加载长文档
with open("large_document.txt") as f:
    document = f.read()

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个文档分析员。提供详尽、准确的分析。"},
    {"role": "user", "content": f"分析此文档并提供包含要点的摘要:\n\n{document}"}
]

多语种任务

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个多语种助手。"},
    {"role": "user", "content": "将此句翻译为德语、法语和西班牙语：'The quick brown fox jumps over the lazy dog'"}
]

推理与分析

messages = [
    {"role": "system", "content": "逐步思考。展示你的推理过程。"},
    {"role": "user", "content": "一列火车在上午 9:00 从车站 A 出发，速度为 60 英里/小时。另一列火车在上午 10:00 从距离 300 英里的车站 B 出发，朝 A 方向以 90 英里/小时行驶。它们何时何地相遇？"}
]

优化建议

内存优化

# vLLM 的内存优化
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

速度优化

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

"专业影棚柔光箱"

# 高效处理多个请求
responses = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
    messages=messages,
    n=4,  # 生成 4 个响应
    temperature=0.8
)

与其他模型的比较

特性	Llama 3.3 70B	Llama 3.1 70B	Qwen 2.5 72B	Mixtral 8x22B
MMLU	86.0	83.6	85.3	77.8
编码	88.4	80.5	85.4	75.5
数学	77.0	68.0	80.0	60.0
上下文	128K	128K	128K	64K
语言	8	8	29	8
许可	打开	打开	打开	打开

结论： Llama 3.3 70B 在同类中提供最佳的整体性能，尤其在编码和推理任务上表现出色。

# 使用固定种子以获得一致结果

内存不足

# 使用 AWQ 量化（最节省显存）
--model casperhansen/llama-3.3-70b-instruct-awq --quantization awq

# 减少上下文长度
--max-model-len 8192

# 使用张量并行
--tensor-parallel-size 2

首次响应较慢

• 首次请求将模型加载到 GPU — 需等待 30-60 秒

• 使用 --enable-prefix-caching 以加快随后的请求

• 使用虚拟请求进行预热

Hugging Face 访问

# 登录 HF（门控模型必需）
huggingface-cli login

# 或设置环境变量
export HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=hf_xxxxx

下载所有所需的检查点

设置	GPU	$/小时	标记/$
预算型	A100 40GB（Q4）	~$0.17	~530K
平衡	A100 80GB（Q4）	~$0.25	~500K
background = Image.open("studio_bg.jpg")	2x A100 80GB	~$0.50	~360K
最大值	H100 80GB	~$0.50	~500K

使用以下方式支付

• vLLM 指南 - 生产部署

• Ollama 指南 - 简单的本地部署

• 多 GPU 设置 - 扩展到更大的模型

• API 集成 - 构建应用程序