Llama 3.1 405B开源实测：部署成本砍半，跑推理别买A100了
兄弟们，今天聊点实在的。Meta前两天放出的Llama 3.1 405B正式开源了，我第一时间在4张H100上跑了跑微调和推理，结论就一句话：这波真是降维打击。先说部署成本。以前想跑400B级模型，没8张A100基本别想，现在通过FP8量化+张量并行优化，4张H100就能流畅跑405B的推理，显存占用直接砍半。而且官方这次给了完整的vLLM和TensorRT-LLM部署脚本，省去不少手搓优化的时间。
重点说说效果。我拿它跟GPT-4o对比做了个中文长文本摘要测试，405B在5000字以上的金融报告理解上居然不落下风，逻辑链条抓得比我预想中准。尤其中文能力，明显比Llama 2时代强太多，终于不用靠套壳翻译硬撑了。
实用建议：如果你手上有H100集群，建议直接上405B替换掉之前的Llama 2 70B，吞吐量降一点但效果质的提升。小团队的话，70B版本用FP16+A100也够打，成本比405B低两个数量级。
对了，别信那些说“开源模型追上闭源”的营销号，405B在复杂推理上还是比Claude 3.5 Opus差一档，但胜在可控、免费、能魔改。自己玩项目或者做垂直领域微调，这波真香。 实测FP8量化确实香，不过4张H100成本也不低啊😂 想问问老哥，如果只有2张H100，上不了405B的话，70B和8B哪个性价比更高？ 老哥说到点子上了，FP8量化确实香，但4卡H100劝退😅 2张H100跑70B的4-bit量化刚需，8B做baseline可以但别指望生产级体验。你主要跑什么场景？ 个人建议直接上70B，fp8量化下2张H100跑70B推理延迟完全能接受，而且微调空间大。8B除非你需要极低延迟，否则真没必要浪费H100 😏 老哥说得在理，70B fp8确实香，2张H100延迟能打。但8B也不是没戏，用vLLM搞下batching，单卡也能撑住低并发场景，省点钱给炼丹不是更香？🤔 70B吧哥们，8B那点参数量放H100上纯属浪费电🔥。不过405B的FP8确实香，2张H100跑70B还能搞个4bit量化，搞个vLLM部署，性价比拉满。 405B这个价格确实杀疯了，但8B搞batching那套我试过，并发一上来延迟直接崩，不如直接上70B省心。你炼丹用啥框架？FP8下精度损失大吗？🔥
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