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StarCoder·Coding LLM·BigCode OpenRAIL-M·BigCode·2024

StarCoder2 7B : matériel et adéquation métier

  • Code

Un StarCoder2 de petite à moyenne taille pour la complétion de code. La licence BigCode OpenRAIL-M comporte des restrictions d'usage : examinez-les avant un déploiement commercial.

Paramètres
~7B
Contexte
~16K tokens
Déploiement
local
VRAM en 4 bits
~5GB

À quoi sert StarCoder2 7B

  • Complétion de code
  • Assistant de code local
  • Génération de snippets
codefill-in-the-middlecompréhension de dépôt

Meilleurs choix de quantification

Mémoire approximative par quantification (poids + cache KV à contexte modéré). À considérer comme ±.

Quant.~MémoireQuand l’utiliser
Q4_K_M~5GBMeilleur compromis taille/qualité — le choix par défaut habituel pour le service local.
Q8_0~8GBPlus grande fidélité ; ~1,7× la mémoire du 4 bits.
FP16~14GBPrécision complète ; empreinte la plus grande, meilleure qualité.

Exécuter StarCoder2 7B en local

Téléchargez et exécutez avec Ollama, ou récupérez les poids sur Hugging Face.

$ ollama run starcoder2:7b
Dépôt Hugging Face
bigcode/starcoder2-7b

Matériel compatible

Appareils de notre catalogue évalués pour StarCoder2 7B, les plus adaptés d’abord.

  • Supermicro 8x H100 SuperServer
    Supermicro · AI Servers

    Tient en FP16 (~14GB) avec ~549.2GB de marge — environ 40 instances simultanées.

    FP16 · ~14GBFonctionne bien
  • Dell PowerEdge XE9680
    Dell · AI Servers

    Tient en FP16 (~14GB) avec ~549.2GB de marge — environ 40 instances simultanées.

    FP16 · ~14GBFonctionne bien
  • AMD Instinct MI300X
    AMD · Datacenter GPUs

    Tient en FP16 (~14GB) avec ~155GB de marge — environ 12 instances simultanées.

    FP16 · ~14GBFonctionne bien
  • NVIDIA H200 (141GB)
    NVIDIA · Datacenter GPUs

    Tient en FP16 (~14GB) avec ~110.1GB de marge — environ 8 instances simultanées.

    FP16 · ~14GBFonctionne bien
  • Cloud H200 141GB (profile)
    Cloud · Cloud GPU Profiles

    Tient en FP16 (~14GB) avec ~110.1GB de marge — environ 8 instances simultanées.

    FP16 · ~14GBFonctionne bien
  • NVIDIA H100 (80GB)
    NVIDIA · Datacenter GPUs

    Tient en FP16 (~14GB) avec ~56.4GB de marge — environ 5 instances simultanées.

    FP16 · ~14GBFonctionne bien
  • Cloud H100 80GB (profile)
    Cloud · Cloud GPU Profiles

    Tient en FP16 (~14GB) avec ~56.4GB de marge — environ 5 instances simultanées.

    FP16 · ~14GBFonctionne bien
  • HP Z8 Fury G5 Workstation
    HP · AI Workstations

    Tient en FP16 (~14GB) avec ~70.5GB de marge — environ 6 instances simultanées.

    FP16 · ~14GBFonctionne bien
  • Lenovo ThinkStation PX Workstation
    Lenovo · AI Workstations

    Tient en FP16 (~14GB) avec ~70.5GB de marge — environ 6 instances simultanées.

    FP16 · ~14GBFonctionne bien
  • Supermicro AI Workstation
    Supermicro · AI Workstations

    Tient en FP16 (~14GB) avec ~70.5GB de marge — environ 6 instances simultanées.

    FP16 · ~14GBFonctionne bien

Utilisez-le dans l’AI Business OS

StarCoder2 7B convient à ces archétypes d’agent de l’AI Business OS :

Un modèle n’est que le moteur. Dans l’AI Business OS, il est entouré de permissions, d’outils, de connecteurs, de RAG et d’un audit pour accomplir un vrai travail métier en toute sécurité — découvrez comment fonctionne l’AI Business OS →

Questions fréquentes

De quel matériel ai-je besoin pour exécuter StarCoder2 7B ?+

En 4 bits, il vous faut environ ~5GB de mémoire utilisable. L’option auto-hébergeable minimale de notre catalogue est la NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB. Pour une exécution confortable, nous recommandons la Supermicro 8x H100 SuperServer.

Quelle quantification utiliser pour StarCoder2 7B ?+

Q4_K_M est le choix par défaut habituel — le meilleur compromis taille/qualité. Passez à Q8_0 ou FP16 si vous avez de la mémoire en réserve et voulez plus de fidélité.

Faut-il exécuter StarCoder2 7B en local ou dans le cloud ?+

Pour StarCoder2 7B, le local d’abord est recommandé. Il tient confortablement sur du matériel que vous possédez, gardant les données privées et les coûts prévisibles.

Autres tailles de la famille StarCoder

Tous les modèles StarCoder →

Même famille, taille différente. Choisissez la variante adaptée à votre matériel.

Modèles associés

Choix similaires — modèles de la même famille et de taille la plus proche du même type.

Utilisez StarCoder2 7B dans votre AI Business OS

BrainOutput vous aide à exécuter StarCoder2 7B comme un agent métier privé — entouré des outils, connecteurs, RAG et garde-fous dont il a besoin pour accomplir un vrai travail sur du matériel que vous contrôlez.