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有没有实操过本地化部署开源 llm 的老哥？这个需要大概多少的算力？
52 条回复 • 2024-07-09 15:12:38 +08:00
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timeance 242 天前
你先测一下大概每秒有多少 token ，然后换算一下就大概知道了
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hi2hi 242 天前
这，为什么还想着用 4090 呢？找论坛看看，用专业卡跑
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levn 242 天前
云 gpu 服务器租一天测试一下不就知道了
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kenvix 242 天前
根据我用 VLLM 部署的结论，4090 的显存不够用
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herozzm 242 天前
最少 2 块 4090 能基本跑起来，如果是 100 并发，就不太清楚了
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murmur 242 天前
如果没有精挑的必要，建议一个公司租几个 gpt4 或者文心一言，使用成本和部署难度比自己 llama 简单太多
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iOCZS 242 天前
100 并发。。。人很多啊
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t41372 242 天前 via Android
有那种 host 像 llama3 70b 这种开源模型的 serverless api 接口，比 open AI 的要便宜很多，速度也会比自己部署一台要快很多。我知道 groq 上面 llama3 70b 的价格是差不多每一百万个 token 0.5 刀左右的样子，不知道会不会比自部署便宜。
我记得像是 ollama 这种好象是还不支持并发的，所以很多人同时用体验可能不会太好。 |
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echoless 242 天前 via Android
ollama 下个版本才支持并发
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lovestudykid 242 天前
自建的话要保证并发，可能有很长闲置时间
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tap91624 242 天前
4090 没 nvlink 多卡会比单卡慢的
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GeekGao 242 天前
4090 跑 70B 的模型非常吃力，直接上 A100 吧
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msn1983aa 242 天前
挑战老黄的刀法？ a100 上起才行
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whileFalse 242 天前
确认是有 100 并发，还是你们有 100 个要使用的人？
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gaobh 242 天前 via iPhone
你去换算，1 秒多少人用，大概要出多少 token ，看一下
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winglight2016 242 天前
30G 的 llm ，显存至少 40g 吧。lz 说清楚到底是 100 个用户，还是 100 个并发，如果是后者，为什么不用 gpt-4 ？毕竟，这并发量私有加自建投资太大，lz 提到 4090 ，大概率没什么 AI 经验，还是上云靠谱。
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lizhisty 242 天前
@lovestudykid 闲置时间是什么意思
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lizhisty 242 天前
@winglight2016 大哥，100 个并发是不是就吃力了，1 张 A100 能支持 70b 的一秒 10w token 吗
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lovestudykid 242 天前
@lizhisty #17 峰值 100 人的话，平均人数可能远远不到啊，其他硬件也就算了，显卡这么贵，闲置一分钟都是钱。
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winglight2016 242 天前
@lizhisty 没试过 70b 呀，支持是一回事儿，多久能响应是另一回事儿。云上开一个 GPU 服务器试试不就知道了？
我用 ollama 在 cpu 上跑 8b ，也不是不能用，至少比 llama2 快多了 |
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nathandoge 242 天前
显存太低，别折腾了，上 h100
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fionasit007 242 天前
100 并发对于本地化部署的 llm 是相当大的压力了，先不说计算 token 之类的，怎么也得几十张才能满足吧，成本太高了
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lizhisty 242 天前
@fionasit007 为啥 100 并发就压力大，一个问题也是计算，100 个也是计算啊
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chanChristin 242 天前
@lizhisty #18 下班之后的时间没人用。
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locoz 242 天前 via Android
@lizhisty #22 每个计算都是独立的，又不是一个算好了其他 99 个就都好了。假设处理一个请求需要一张显卡满载运算，那一百个并发请求就得要一百张显卡，压力当然大…
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zjhzxhz 242 天前
我觉得 4090 挺好，速度也不错。让上 A100 的给大家看一下成本再说话。
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fnd 242 天前
上面说的都太业余了，说点实际的。
首先，100 个人用≠100 并发，要结合你的业务场景去评估实际需要支持多少并发。比如：每个人是时时刻刻一直用？还是 5%的时间段在用？重合度多少？峰值可能是多少？ 其次，现在并发数的成本很高，并不是一定要支持峰值的并发。当前业内通用的做法是只支持特定的并发，然后做一个队列进行并发控制。如果并发满了一定数量内的先队列等待，等待队列也满了就提示并发数超限稍后再试之类的。 然后，4090 就先不说并发了，70b 的模型都不一定能跑起来，可能得上 A100 。 实际并发数的计算得看单卡每秒 tokens ，然后根据业务场景预估单次请求可能的 tokens 大小，计算得到单卡并发。 |
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robbaa 242 天前  2
给你个参考：
环境：双 3090 + nvlink + docker 命令：ollama run llama3:70b --verbose 刚刚好可以塞下。 ollama-1 | ggml_cuda_init: found 2 CUDA devices: ollama-1 | Device 0: NVIDIA GeForce RTX 3090, compute capability 8.6, VMM: yes ollama-1 | Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3090, compute capability 8.6, VMM: yes ollama-1 | llm_load_tensors: ggml ctx size = 0.83 MiB ollama-1 | llm_load_tensors: offloading 80 repeating layers to GPU ollama-1 | llm_load_tensors: offloading non-repeating layers to GPU ollama-1 | llm_load_tensors: offloaded 81/81 layers to GPU ollama-1 | llm_load_tensors: CPU buffer size = 563.62 MiB ollama-1 | llm_load_tensors: CUDA0 buffer size = 18821.56 MiB ollama-1 | llm_load_tensors: CUDA1 buffer size = 18725.42 MiB 测试三次结果： total duration: 25.820168178s load duration: 1.436783ms prompt eval count: 14 token(s) prompt eval duration: 483.796ms prompt eval rate: 28.94 tokens/s eval count: 448 token(s) eval duration: 25.203697s eval rate: 17.78 tokens/s total duration: 30.486672187s load duration: 1.454596ms prompt eval count: 479 token(s) prompt eval duration: 2.025687s prompt eval rate: 236.46 tokens/s eval count: 496 token(s) eval duration: 28.322837s eval rate: 17.51 tokens/s total duration: 21.176605423s load duration: 2.629646ms prompt eval count: 529 token(s) prompt eval duration: 2.325535s prompt eval rate: 227.47 tokens/s eval count: 324 token(s) eval duration: 18.622355s eval rate: 17.40 tokens/s |
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thorneLiu 242 天前 via Android
多卡 A30
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proxychains 241 天前
@lizhisty #19 晚上没人用, 但仍要开机. 期间的资源就是闲置浪费了.
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TerranceL 241 天前
推荐一下我司产品，目前性价比可能比较高，由服务器也有小型工作站解决方案 aW5mb0BoZXhhZmxha2UuYWk=
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whusnoopy 241 天前
在 m3max 64G 的 MacBook Pro 上跑着玩过，速度有点慢，但也还能用，大概吃掉 40G+ 内存
llama3:8b 的模型跑起来就挺快的 |
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whusnoopy 241 天前
@cuteguy 没在 M2 Ultra 192G 上试过，不过可能差异不会那么大？因为
1. 内存大小只要能把模型加载上，额外的内存容量对处理速度并没有啥帮助 2. 内存速度上，M3 Max 满血版的内存带宽是 400GB/s ，残血版是 300GB/s ，64G 的 M3 Max 已经是满血版了 3. M3 还没出 Ultra ，看评测，M3 Max 的单核比 M2 Ultra 还略强一点，多核是要弱，但可能没差那么多？ |
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mscsky 241 天前
上面没人说量化？用 q4 量化非常快
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jwangkun 241 天前
目前我用的 Quadro RTX 8000 ，并发没测过，不知道怎么压测
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BQsummer 241 天前
1. llama3 70b 需要 142G 显存，4090 是 24G 显存，不量化得 6 张卡，https://llm.extractum.io/list/?query=llama3 ，可以在这个网站查下大概的显存占用，8bit 量化也要 75G ，4bit 量化 40G ，4090 不合适。31L 的 llama3:70b 是“quantization
4-bit”的： https://ollama.com/library/llama3:70b 2. 显存不是重点，重点是推理速度，取决于模型、显卡、还有部署模型的服务，比如 vllm ，都会做推理优化，而且推理速度和并发不是成线性反比的，所以实际的推理速度真的只有在跑下来才知道 3. 主流生产环境部署还是 vllm 多一点，我有在 reddit 看到吐槽 ollama 并发下卡死的，虽然我也用 ollama 测试一些模型，用起来是真方便 |
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snuglove 241 天前
到底是内存跑的 还是显存跑的啊 我现在用的内存跑的很好啊
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robbaa 241 天前
ab -c 10 -n 10 -p ./testchat.json -T "application/json" -H 'Content-Type: application/json' http://localhost:11434/api/chat
testchat.json 中内容 ``` { "model": "llama3:70b", "stream": true, "frequency_penalty": 0, "presence_penalty": 0, "temperature": 0.6, "top_p": 1, "messages": [ { "content": "安排一个南京的 2 天的旅游攻略，用中文回答", "role": "user" } ] } ``` |
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leeum OP |
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robbaa 240 天前
@leeum 测试版还是有问题，结果不理想。
70b 单次请求：17~20s 并行 4 ，4 个请求，4 个成功，平均 30s 并行 6 ，6 个请求，6 个成功，平均 33s 并行 8 ，8 个请求，8 个成功，平均 41s 并行 9 ，9 个请求，9 个成功，平均 130s （确实如此） 并行 10 ，10 个请求，10 个成功，平均 142s 并行 11 ，11 个请求，11 个成功，平均 150s 8b 并行 8 ，8 个请求，8 个成功，平均 14s 并行 9 ，9 个请求，6 个成功，平均 25s 并行 10 ，10 个请求，10 个成功，平均 32s 并行 11 ，11 个请求，11 个成功，平均 34s 并行 12 ，返回异常 测试多了，还会出现“话痨”现象。正常回复在 40k 左右，“话痨”状态在 380k 以上 ====== @imFu 我初学状态 |
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joetao123 223 天前
2 个 A6000 Ada 或者 4 张 4090 的图形工作站是否可以跑 qwen:72b 的推理？如果是微调的话，需要多少资源？哪位大神能给点建议。
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g0147456g 182 天前
4090 估计是完全不行。4bit 量化下仍然需要 40+GB 的显存，而 4090 不支持 nvlink ，难以多卡并行
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keakon 171 天前
双 4090 用 vllm 部署 qwen2:72b-int4 ，最低大概要 42GB 显存。占满 48GB 显存的情况下，32 并发下大概每秒 300 tokens 。
用 ollama 部署，大概要 40GB 显存。2 并发大概每秒 30 tokens ，再增加并发性能反而下降。 但是具体到单个请求，只有 15 tokens/s 的样子，大概是 gpt-4o 的 1/4 。 |
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