Llama 3.1 8B Instruct の VRAM・メモリ要件
出典付きの構成と、選択した重みファイルに基づく具体的なチェックポイントです。 Official BF16 safetensors:8,192 トークンで約 16.58 GiB–18.49 GiB、シーケンス 1、FP16 KV、vllm。
これは見積もりであり、実機トレースではありません。未確認ファイル由来の重み
公開元と出典
- 提供元Meta
- Hugging Face
meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct - Revision
0e9e39f249a16976918f6564b8830bc894c89659 - 総パラメータ数8,030,261,248
- 層数32
- クエリヘッド32
- KVヘッド8 (gqa)
- ヘッド次元128
- 記録されているコンテキスト上限131,072
- 完全性complete · full
この見積もりのメモリ内訳
ファイルのバイト、生の KV、エンジンの追加分、合計需要は別々です。ランタイムのトレースではありません。
- Weight artifact
- 14.96 GiB (16,060,556,376 bytes)
- Raw KV cache
- 1.00 GiB (1,073,741,824 bytes)
- Engine extras / workspace
- 0.63 GiB–2.53 GiB
- Total estimated demand
- 16.58 GiB–18.49 GiB
計上したファイル
| 量子化 | 計上したファイル | バイト | 実行エンジン | 根拠 |
|---|---|---|---|---|
| Official BF16 safetensors bf16 | model-00001-of-00004.safetensors, model-00002-of-00004.safetensors, model-00003-of-00004.safetensors, model-00004-of-00004.safetensors | 16,060,556,376 (14.96 GiB / 16.06 GB) | vllm, sglang, unspecified | file-metadata |
| INT4 theoretical | 公開ファイルなし | 4,015,130,624 (理論行はダウンロード可能な成果物ではありません。) | — | theoretical |
量子化とコンテキストごとのメモリ
同時シーケンスは 1 です。KV は既定で FP16 です。範囲には、記載したエンジンの記録済みランタイム分が含まれます。数字は対話式計算機と同じコアです。
| 量子化 | 2,048 tokens | 8,192 tokens | 32,768 tokens |
|---|---|---|---|
| Official BF16 safetensors | 15.83 GiB–17.72 GiB | 16.58 GiB–18.49 GiB | 19.58 GiB–21.58 GiB |
| INT4 theoretical 理論行はダウンロード可能な成果物ではありません。 | 4.11 GiB–5.68 GiB | 4.86 GiB–6.62 GiB | 7.86 GiB–10.31 GiB |
KV Cache(生データ)
標準の GQA/MHA 生 KV は 2 × 層数 × kvHeads × headDim × トークン数 × シーケンス数 × 要素バイトです。このページは query heads(32)ではなく KV heads(8)を使います。
- 8,192 tokens, 1 sequence, FP16: 1,073,741,824 bytes (1.00 GiB)
- 32,768 tokens: 4,294,967,296 bytes (4.00 GiB)
関連ページ
出典
結果を左右する前提
- 要求コンテキストは記録上のネイティブ窓 131072 トークン以内です。
- 常駐ウェイトの見積もりは総パラメータを使い、非アクティブな MoE エキスパートも含めます。
- ウェイトのバイト数は選んだファイルだけです。リポジトリ内の全量子化を合計しません。
- ダウンロードサイズはピーク GPU メモリではありません。実行時レイアウトと KV は別です。
- 計上したファイル: model-00001-of-00004.safetensors, model-00002-of-00004.safetensors, model-00003-of-00004.safetensors, model-00004-of-00004.safetensors。
- コンテキストはシーケンスあたりのキャッシュトークン数(入力+生成の予約)です。
- 同時シーケンスは同一のモデル複製を共有し、ウェイトはシーケンス数では増えません。
- KV の型は、変更しない限りウェイト量子化とは独立です。
計算機
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検索するかカタログから選ぶと、ローカルLLMの必要VRAMが出ます。
検索するかカタログから選ぶと、ローカルLLMの必要VRAMが出ます。