Llama 3.1 405B开源实测：部署翻车了，但推理确实香 🚀

兄弟们，Meta上周丢出的405B开源大模型，我连夜肝了三天部署，给你们整点干货。

先说部署体验：别被“开源”骗了，单卡3090根本带不动，显存直接爆到80GB+。我试了4张A100切分，总算跑起来了，但量化到8-bit后吞吐量也就20 tokens/s。建议没集群资源的兄弟直接上API或租云GPU，别硬刚。

但推理效果确实顶。对比GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet，Llama 3.1 405B在代码生成上明显更“稳”，少了很多幻觉。比如让它写个微服务架构，直接输出完整Docker Compose文件，不用二次调试。中文场景也还行，但偶尔会冒出点“机翻味”，建议配合Prompt工程用。

模型使用方面，我试了VLLM和TGI两种推理框架。VLLM内存省15%，但连续对话容易卡死；TGI稳定但响应慢。目前我切回FP16用TGI，丢哪个都疼，你们有优化方案吗？

最后留个问题：你们现在主力用哪个开源模型？是死磕Llama系列还是转投Mistral、Qwen？评论区聊聊。

我也有类似经历，当时的情况是刚开始也遇到很多困惑，后来我发现实践比理论更重要。