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CodeLlama·Coding LLM·Llama Community License·Meta·2023

CodeLlama 34B: hardware y encaje de negocio

  • Code

El mayor CodeLlama, adecuado para revisión y refactorización. Los coders abiertos de clase 32B más nuevos suelen superarlo ya; incluido para completar la familia.

Parámetros
~34B
Contexto
~16K tokens
Despliegue
hybrid
VRAM a 4 bits
~21GB

Para qué sirve CodeLlama 34B

  • Revisión y refactorización de código
  • Asistencia con conocimiento del repositorio
  • Ayuda en migración
códigocomprensión de repositoriosrefactorización

Mejores opciones de cuantización

Memoria aproximada por cuantización (pesos + caché KV con contexto moderado). Trátala como ±.

Cuant.~MemoriaCuándo usarla
Q4_K_M~21GBMejor equilibrio tamaño/calidad: la opción por defecto habitual para servir en local.
Q8_0~37GBMayor fidelidad; ~1,7× la memoria de 4 bits.
FP16~68GBPrecisión completa; mayor huella, mejor calidad.

Ejecuta CodeLlama 34B en local

Descárgalo y ejecútalo con Ollama, o consigue los pesos en Hugging Face.

$ ollama run codellama:34b
Repositorio de Hugging Face
meta-llama/CodeLlama-34b-Instruct-hf

Hardware compatible

Dispositivos de nuestro catálogo valorados para CodeLlama 34B, primero los que mejor encajan.

  • Supermicro 8x H100 SuperServer
    Supermicro · AI Servers

    Cabe en FP16 (~68GB) con ~495.2GB de margen — alrededor de 8 instancias simultáneas.

    FP16 · ~68GBFunciona bien
  • Dell PowerEdge XE9680
    Dell · AI Servers

    Cabe en FP16 (~68GB) con ~495.2GB de margen — alrededor de 8 instancias simultáneas.

    FP16 · ~68GBFunciona bien
  • AMD Instinct MI300X
    AMD · Datacenter GPUs

    Cabe en FP16 (~68GB) con ~101GB de margen — alrededor de 2 instancias simultáneas.

    FP16 · ~68GBFunciona bien
  • NVIDIA H200 (141GB)
    NVIDIA · Datacenter GPUs

    Cabe en FP16 (~68GB) con ~56.1GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    FP16 · ~68GBFunciona bien
  • Cloud H200 141GB (profile)
    Cloud · Cloud GPU Profiles

    Cabe en FP16 (~68GB) con ~56.1GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    FP16 · ~68GBFunciona bien
  • NVIDIA H100 (80GB)
    NVIDIA · Datacenter GPUs

    Cabe en FP16 (~68GB) con ~2.4GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    FP16 · ~68GBFunciona bien
  • Cloud H100 80GB (profile)
    Cloud · Cloud GPU Profiles

    Cabe en FP16 (~68GB) con ~2.4GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    FP16 · ~68GBFunciona bien
  • HP Z8 Fury G5 Workstation
    HP · AI Workstations

    Cabe en FP16 (~68GB) con ~16.5GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    FP16 · ~68GBFunciona bien
  • Lenovo ThinkStation PX Workstation
    Lenovo · AI Workstations

    Cabe en FP16 (~68GB) con ~16.5GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    FP16 · ~68GBFunciona bien
  • Supermicro AI Workstation
    Supermicro · AI Workstations

    Cabe en FP16 (~68GB) con ~16.5GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    FP16 · ~68GBFunciona bien

Úsalo dentro del AI Business OS

CodeLlama 34B encaja con estos arquetipos de agente del AI Business OS:

Un modelo es solo el motor. Dentro del AI Business OS se envuelve con permisos, herramientas, conectores, RAG y auditoría para que pueda hacer trabajo de negocio de forma segura: descubre cómo funciona el AI Business OS →

Preguntas frecuentes

¿Qué hardware necesito para ejecutar CodeLlama 34B?+

A 4 bits necesitas aproximadamente ~21GB de memoria utilizable. La opción autoalojable mínima de nuestro catálogo es la NVIDIA GeForce RTX 3090. Para una ejecución cómoda recomendamos la Supermicro 8x H100 SuperServer.

¿Qué cuantización debería usar para CodeLlama 34B?+

Q4_K_M es la opción por defecto habitual: el mejor equilibrio tamaño/calidad. Sube a Q8_0 o FP16 si tienes memoria de sobra y quieres mayor fidelidad.

¿Debería ejecutar CodeLlama 34B en local o en la nube?+

Para CodeLlama 34B se recomienda híbrido. Ejecútalo en local donde quepa y escala a la nube en los picos o para los trabajos más grandes.

Otros tamaños de la familia CodeLlama

Todos los modelos CodeLlama →

Misma familia, distinto tamaño. Elige la variante que encaje con tu hardware.

Modelos relacionados

Opciones similares: hermanos de familia y modelos del mismo tipo con tamaño más próximo.

Usa CodeLlama 34B dentro de tu AI Business OS

BrainOutput te ayuda a ejecutar CodeLlama 34B como un agente de negocio privado, envuelto con las herramientas, los conectores, el RAG y las salvaguardas que necesita para hacer trabajo real en hardware que tú controlas.