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有人能指导我如何分析这些需求吗： 我们需要多少A10 GPU来为50名用户运行llama 3 8B？

以及同样的问题，对于llama 3 70B

（包括全精度和量化）。

讨论总结

本次讨论主要集中在如何评估和满足50个用户运行llama 3 8B和70B模型所需的A10 GPU数量。讨论内容涵盖了性能测试、使用模式分析、成本比较等多个方面。参与者提出了通过云服务进行实际测试、模拟预期流量、收集使用模式和延迟数据等建议，同时也讨论了不同GPU型号的适用性和成本效益。整体讨论氛围偏向技术性和实用性，旨在为提问者提供具体的解决方案和建议。

主要观点

  1. 👍 通过云服务进行实际测试
    • 支持理由：云服务提供商可以提供多种硬件配置，便于进行实际测试和性能评估。
    • 反对声音：云服务的成本可能较高，需要仔细评估成本效益。
  2. 🔥 收集使用模式和延迟数据
    • 正方观点：这些数据对于确定GPU需求和优化性能至关重要。
    • 反方观点：收集和分析这些数据可能需要额外的时间和资源。
  3. 💡 考虑使用高性能GPU如A40/A6000/A100
    • 解释：对于运行llama 3 70B模型，A10可能不是最佳选择，高性能GPU能提供更好的性能。
  4. 👀 通过技术优化如VLLM来避免性能瓶颈
    • 解释：技术优化可以有效提高GPU的利用率和处理能力，减少性能瓶颈。
  5. 🌟 成本比较和自托管的可行性
    • 解释：通过比较自托管和商业API的成本，发现自托管在某些情况下更具成本效益。

金句与有趣评论

  1. “😂 ResidentPositive4122：Go to any cloud provider. Rent a few servers that have the hardware you intend to buy. Test your stack on it with the expected traffic simulated w/ agents/scripts. Check the performance.”
    • 亮点：提供了实际操作的建议，强调了实际测试的重要性。
  2. “🤔 pyroserenus：If this is for a locally managed server I would suggest 4090’s over a10’s”
    • 亮点：提出了具体的GPU型号建议，强调了本地服务器的适用性。
  3. “👀 maxi1134：50 users at the very same instant?”
    • 亮点：提出了对并发用户的具体询问，强调了并发用户数对GPU需求的影响。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向积极和实用，参与者提供了具体的解决方案和建议。主要分歧点在于选择合适的GPU型号和评估成本效益，可能的原因包括不同参与者对技术细节的理解和经验差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何通过技术优化如VLLM来提高GPU的利用率和处理能力。
  • 潜在影响：对相关领域或社会的潜在影响包括提高GPU资源的利用效率和降低运行成本。

详细内容：

标题：关于运行 llama 3 8B 为 50 名用户所需 A10 GPU 数量的热门讨论

在 Reddit 上，有一则关于如何确定运行 llama 3 8B 为 50 名用户所需 A10 GPU 数量的帖子引起了广泛关注，点赞数众多，评论区也十分热闹。

原帖作者希望有人能指导他分析这样的需求，包括为 50 名用户运行 llama 3 8B 以及 llama 3 70B 分别需要多少 A10 GPU（全精度和量化两种情况）。

讨论的焦点主要集中在如何准确评估硬件需求以及不同方案的可行性。有人建议前往云服务提供商处租用具有相关硬件的服务器进行测试，通过模拟预期流量来收集使用模式和相应的延迟数据。比如，要关注每小时活跃用户数、平均活跃用户每分钟的请求数、每个请求的平均令牌数等。

有用户指出，如果假设最大上下文为 8k（平均在 2k 范围），A10 在使用 vllm/aphrodite FP8 merlin 内核的 llama 8b 上全精度情况下每小时大约能处理 2000 个请求，在 FP8 情况下能处理 2500 - 3000 个请求。但也有人表示，如果是本地管理的服务器，4090 可能比 A10 更合适。

还有用户提到，50 名用户同时使用的情况很难预测，使用模式可能差异很大。比如，50 名用户在一小时内陆续使用和在同一瞬间全部发送请求，对性能的要求截然不同。有的建议测试在 baseten 或 modal 上进行，它们会提供免费信用额度。有人分享了一篇文章的链接：https://backprop.co/environments/vllm，文中提到 llama 3 8b 在 1 个 3090 上进行了测试，结果显示能为 100 名并发用户服务，平均每个用户 12 t/s。

有人通过计算发现，对于 0.6 美元，在 runpod 无服务器模式下使用 3090 能运行 52 分钟，按照 1200 T/S 的吞吐量，可获得 360 万个令牌，但也有人指出输入令牌如今是主要成本。

有人提到看到过有人在 3090 上同时运行 100 次推理，但也有人表示如果每个用户需要 8k 上下文，那会很困难。还有人建议如果公司并非专注于此，选择云服务更好。也有人询问是否可以用一个 3090 为 100 名用户服务 llama 3 70b 等问题。

这场讨论中的共识在于，准确评估需求需要考虑多种因素，包括用户使用模式、令牌成本等。特别有见地的观点是，不同的硬件配置和使用场景会对性能和成本产生显著影响，需要根据具体情况进行详细测试和分析。

总之，关于运行 llama 3 为 50 名用户所需 GPU 数量的问题，目前仍在热烈讨论中，还没有一个明确的定论，需要更多的实践和数据来支撑准确的判断。