CodeLlama 34B: Hardware & Business-Eignung
- Code
Das größte CodeLlama, geeignet für Review und Refactoring. Neuere offene Coder der 32B-Klasse übertreffen es inzwischen im Allgemeinen; aufgenommen zur Vollständigkeit der Familie.
- Parameter
- ~34B
- Kontext
- ~16K Tokens
- Bereitstellung
- hybrid
- VRAM bei 4 Bit
- ~21GB
Wofür sich CodeLlama 34B eignet
- ▸Code-Review & Refactoring
- ▸Repository-bewusste Unterstützung
- ▸Migrationshilfe
Beste Quantisierungsoptionen
Ungefährer Speicher pro Quantisierung (Gewichte + KV-Cache bei moderatem Kontext). Als ± behandeln.
| Quant. | ~Speicher | Wann verwenden |
|---|---|---|
| Q4_K_M | ~21GB | Bester Kompromiss aus Größe und Qualität – der übliche Standard für lokalen Betrieb. |
| Q8_0 | ~37GB | Höhere Genauigkeit; ~1,7× der Speicher von 4 Bit. |
| FP16 | ~68GB | Volle Präzision; größter Speicherbedarf, beste Qualität. |
CodeLlama 34B lokal betreiben
Herunterladen und ausführen mit Ollama, oder holen Sie sich die Gewichte von Hugging Face.
$ ollama run codellama:34bmeta-llama/CodeLlama-34b-Instruct-hfKompatible Hardware
Geräte aus unserem Katalog, bewertet für CodeLlama 34B, beste Eignung zuerst.
- Supermicro 8x H100 SuperServerSupermicro · AI Servers
Passt mit FP16 (~68GB) bei ~495.2GB Reserve — etwa 8 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~68GBLäuft gut - Dell PowerEdge XE9680Dell · AI Servers
Passt mit FP16 (~68GB) bei ~495.2GB Reserve — etwa 8 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~68GBLäuft gut - AMD Instinct MI300XAMD · Datacenter GPUs
Passt mit FP16 (~68GB) bei ~101GB Reserve — etwa 2 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~68GBLäuft gut - NVIDIA H200 (141GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Passt mit FP16 (~68GB) bei ~56.1GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.
FP16 · ~68GBLäuft gut - Cloud H200 141GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Passt mit FP16 (~68GB) bei ~56.1GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.
FP16 · ~68GBLäuft gut - NVIDIA H100 (80GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Passt mit FP16 (~68GB) bei ~2.4GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.
FP16 · ~68GBLäuft gut - Cloud H100 80GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Passt mit FP16 (~68GB) bei ~2.4GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.
FP16 · ~68GBLäuft gut - HP Z8 Fury G5 WorkstationHP · AI Workstations
Passt mit FP16 (~68GB) bei ~16.5GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.
FP16 · ~68GBLäuft gut - Lenovo ThinkStation PX WorkstationLenovo · AI Workstations
Passt mit FP16 (~68GB) bei ~16.5GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.
FP16 · ~68GBLäuft gut - Supermicro AI WorkstationSupermicro · AI Workstations
Passt mit FP16 (~68GB) bei ~16.5GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.
FP16 · ~68GBLäuft gut
Im AI Business OS einsetzen
CodeLlama 34B passt zu diesen AI Business OS-Agenten-Archetypen:
Ein Modell ist nur der Motor. Im AI Business OS wird es mit Berechtigungen, Tools, Konnektoren, RAG und Audit umgeben, damit es Geschäftsarbeit sicher erledigen kann – so funktioniert das AI Business OS →
Häufige Fragen
Welche Hardware brauche ich, um CodeLlama 34B zu betreiben?+
Bei 4 Bit benötigen Sie rund ~21GB nutzbaren Speicher. Die minimale selbst hostbare Option in unserem Katalog ist die NVIDIA GeForce RTX 3090. Für einen komfortablen Betrieb empfehlen wir die Supermicro 8x H100 SuperServer.
Welche Quantisierung sollte ich für CodeLlama 34B verwenden?+
Q4_K_M ist der übliche Standard – der beste Kompromiss aus Größe und Qualität. Steigen Sie auf Q8_0 oder FP16 um, wenn Sie Speicher übrig haben und höhere Genauigkeit wollen.
Sollte ich CodeLlama 34B lokal oder in der Cloud betreiben?+
Für CodeLlama 34B wird Hybrid empfohlen. Betreiben Sie es lokal, wo es passt, und lagern Sie bei Spitzen oder größeren Aufgaben in die Cloud aus.
Andere Größen in der CodeLlama-Familie
Alle CodeLlama-Modelle →Gleiche Familie, andere Größe. Wählen Sie die Variante, die zu Ihrer Hardware passt.
Verwandte Modelle
Ähnliche Optionen – Familienmitglieder und größennächste Modelle derselben Art.
Nutzen Sie CodeLlama 34B in Ihrem AI Business OS
BrainOutput hilft Ihnen, CodeLlama 34B als privaten Geschäfts-Agenten zu betreiben – umgeben von den Tools, Konnektoren, dem RAG und den Schutzmechanismen, die es braucht, um echte Arbeit auf Hardware zu leisten, die Sie kontrollieren.