SparkHost

Сервер для Llama 3.3 70B

Meta* · 70 млрд параметров · плотная модель

Llama 3.3 70B — плотная модель Meta* на 70 млрд параметров: на каждый токен работают все веса, поэтому и объём памяти, и скорость генерации зависят от полного размера модели. Если веса не помещаются в одну видеокарту, модель приходится делить между несколькими GPU — или запускать на выделенном сервере с большой единой памятью, где запросы и данные остаются внутри вашей инфраструктуры.

В типовой конфигурации — квантование fp8, контекст 8K токенов — нужно около 83,1 ГБ: веса 70 ГБ, KV-кэш 2,6 ГБ, служебный запас 10,5 ГБ. Это укладывается в один NVIDIA DGX Spark 128 ГБ: под модель там около 108 ГБ, занято примерно 77 %. Остаток уходит на длинный контекст и параллельные запросы пользователей; модель запускается через vLLM, llama.cpp или Ollama с OpenAI-совместимым API, а скорость на своей задаче можно проверить за сутки аренды, не покупая оборудование.

Типовые настройки

1 узел
83,1 ГБ / 108 ГБ1 узел
Веса 70 ГБ KV-кэш 2,6 ГБ Накладные 10,5 ГБ

fp8, контекст 8K; узел — NVIDIA DGX Spark 128 ГБ, ~108 ГБ под модель.

Что арендовать

NVIDIA DGX Spark 128 ГБ

3 900 ₽ в сутки · 49 000 ₽ в месяц за узел, без НДС

Память по квантованию

Свой квант и контекст

Контекст 8K токенов, узел — ~108 ГБ под модель.

Память по квантованию
КвантНужно ГБУзлов
fp16163,6 ГБ2 узла
fp8типовой83,1 ГБ1 узел
int883,1 ГБ1 узел
q6_k68,6 ГБ1 узел
q5_k_m59,8 ГБ1 узел
q4_k_m50,9 ГБ1 узел
int442,9 ГБ1 узел
q3_k_m42,1 ГБ1 узел

Другие модели Meta*

Все модели

* Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, её деятельность на территории РФ запрещена