CodeLlama 13B: hardware e adequação ao negócio
- Code
Um CodeLlama de tamanho médio. Sólido e amplamente suportado, embora coders abertas mais recentes de tamanho semelhante tendam a pontuar mais alto em tarefas de programação.
- Parâmetros
- ~13B
- Contexto
- ~16K tokens
- Implantação
- local
- VRAM a 4 bits
- ~8GB
Para que serve o CodeLlama 13B
- ▸Completamento de código
- ▸Ajuda na refatoração
- ▸Assistente de código local
Melhores opções de quantização
Memória aproximada por quantização (pesos + cache KV com contexto moderado). Trate como ±.
| Quant. | ~Memória | Quando usar |
|---|---|---|
| Q4_K_M | ~8GB | Melhor equilíbrio tamanho/qualidade — a opção padrão habitual para servir localmente. |
| Q8_0 | ~14GB | Maior fidelidade; ~1,7× a memória de 4 bits. |
| FP16 | ~26GB | Precisão completa; maior pegada, melhor qualidade. |
Executar o CodeLlama 13B localmente
Descarregue e execute com Ollama, ou obtenha os pesos no Hugging Face.
$ ollama run codellama:13bmeta-llama/CodeLlama-13b-Instruct-hfHardware compatível
Dispositivos do nosso catálogo avaliados para o CodeLlama 13B, primeiro os que melhor se adequam.
- Supermicro 8x H100 SuperServerSupermicro · AI Servers
Cabe em FP16 (~26GB) com ~537.2GB de margem — cerca de 21 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~26GBCorre bem - Dell PowerEdge XE9680Dell · AI Servers
Cabe em FP16 (~26GB) com ~537.2GB de margem — cerca de 21 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~26GBCorre bem - AMD Instinct MI300XAMD · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~26GB) com ~143GB de margem — cerca de 6 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~26GBCorre bem - NVIDIA H200 (141GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~26GB) com ~98.1GB de margem — cerca de 4 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~26GBCorre bem - Cloud H200 141GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Cabe em FP16 (~26GB) com ~98.1GB de margem — cerca de 4 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~26GBCorre bem - NVIDIA H100 (80GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~26GB) com ~44.4GB de margem — cerca de 2 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~26GBCorre bem - Cloud H100 80GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Cabe em FP16 (~26GB) com ~44.4GB de margem — cerca de 2 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~26GBCorre bem - HP Z8 Fury G5 WorkstationHP · AI Workstations
Cabe em FP16 (~26GB) com ~58.5GB de margem — cerca de 3 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~26GBCorre bem - Lenovo ThinkStation PX WorkstationLenovo · AI Workstations
Cabe em FP16 (~26GB) com ~58.5GB de margem — cerca de 3 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~26GBCorre bem - Supermicro AI WorkstationSupermicro · AI Workstations
Cabe em FP16 (~26GB) com ~58.5GB de margem — cerca de 3 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~26GBCorre bem
Use dentro do AI Business OS
CodeLlama 13B adequa-se a estes arquétipos de agente do AI Business OS:
Um modelo é apenas o motor. Dentro do AI Business OS é envolvido com permissões, ferramentas, conectores, RAG e auditoria para que possa fazer trabalho de negócio em segurança — veja como funciona o AI Business OS →
Perguntas frequentes
Que hardware preciso para executar o CodeLlama 13B?+
A 4 bits precisa de cerca de ~8GB de memória utilizável. A opção auto-alojável mínima no nosso catálogo é a NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB. Para uma execução confortável recomendamos a Supermicro 8x H100 SuperServer.
Que quantização devo usar para o CodeLlama 13B?+
Q4_K_M é a opção padrão habitual — o melhor equilíbrio tamanho/qualidade. Passe para Q8_0 ou FP16 se tiver memória de sobra e quiser maior fidelidade.
Devo executar o CodeLlama 13B localmente ou na nuvem?+
Para o CodeLlama 13B recomenda-se local primeiro. Cabe confortavelmente em hardware próprio, mantendo os dados privados e os custos previsíveis.
Outros tamanhos na família CodeLlama
Todos os modelos CodeLlama →Mesma família, tamanho diferente. Escolha a variante que se adapta ao seu hardware.
Modelos relacionados
Opções semelhantes — modelos da mesma família e de tamanho mais próximo do mesmo tipo.
Use o CodeLlama 13B dentro do seu AI Business OS
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