オープンソースLLMの能力が向上するにつれ、多くのチームがプライバシー、レイテンシ、コストの理由からローカルデプロイを検討しています。このガイドは、7Bから70Bパラメータのモデルに対応するGPU、RAM、ストレージ要件をカバーする体系的なアプローチを提供します。モデルサイズ、推論速度、バッチサイズ、予算の4つの座標からなるフレームワークと、メモリ要件を推定する容量計算式が含まれています。実際のデプロイメントからの検証済みベンチマークにより、開発者はパフォーマンスとコストのトレードオフを情報に基づいて判断できます。マルチGPUセットアップや量子化などの新たなトレンドにも対応しています。エンジニアリングリーダーにとって、オンプレミスAIインフラの計画に役立つ貴重なリファレンスです。
ローカルLLMデプロイメントのためのハードウェア選定に関する包括的なガイド。容量計算式と検証済みベンチマークを含む。