Habr AI→ оригинал

Локальные модели на видеокарте: тест Qwen и Gemma на Tesla V100

Tesla V100 из 2017 года справляется с современными LLM-моделями вроде Qwen35B и GPT-OSS-20B. Скорость генерации варьируется от 38 до 109 токенов в секунду в зависимости от модели. На тестах: создание сайтов, игр, обработка документов. Минимум 16 ГБ памяти, но 24 ГБ предпочтительнее для универсального использования.

AI-обработка оригинала Habr AI; редакция Hamidun News
Локальные модели на видеокарте: тест Qwen и Gemma на Tesla V100
Источник: Habr AI. Коллаж: Hamidun News.
◐ Слушать статью

Локальные модели ИИ можно запускать на видеокартах, выпущенных ещё в 2017 году. Мы протестировали пять популярных открытых моделей (от Qwen до Gemma) на Tesla V100 в пяти реальных сценариях — от генерации текста до создания кода и игр.

Какие нейросети для текста работают на V100?

В тесте использовались пять открытых моделей, включая Qwen и Gemma. Скорость работы составляет 38–109 токенов в секунду в зависимости от модели и квантования.

Можно ли использовать старый V100 для локальных нейросетей?

Да, согласно тесту, V100 работает с современными LLM для генерации текста, написания кода и других реальных сценариев.

Сколько токенов в секунду выдает

Tesla V100 при работе с локальными моделями? 38–109 токенов в секунду в зависимости от модели, размера и квантования.

ЖХ
Hamidun News
AI‑новости без шума. Ежедневный редакторский отбор из 400+ источников. Продукт Жемала Хамидуна, Head of AI в Alpina Digital.

Хотите не читать про ИИ, а внедрить его?

«AI News» — это полезные новости из мира ИИ. Системно научиться работать с нейросетями и применять их в работе — в Hamidun Academy.

Что вы думаете?
Загружаем комментарии…