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贾扬清最新娱乐体验_红楼梦惊艳版(2024年11月深度解析)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：话题更新日期：2024-11-28

贾扬清

如何用低成本运行Llama3.1？科技界的佼佼者贾扬清，今天为我们揭秘了如何在GPU资源消耗巨大的情况下，依然能够盈利的秘密。提到Llama3.1，很多人可能会想到它对GPU的高需求，但为什么服务商还能从中获利呢？让我们深入探讨这个问题。输出速度的秘密 𐟚€ 首先，我们来看看输出速度这个关键点。Llama3.1在处理单个请求时，输出速度可以达到30tokens/s。如果并发处理，吞吐量会直线上升。合理的并发设置是10，那么总的输出速度就是300tokens/s。这样的速度可以显著提升整体处理效率。输入token的“隐形”成本 𐟒𘊥𞈥䚤𚺥糖𝥿𝨧†了输入token的成本，其实这部分成本相当可观。通常一个chatbot输入的token要比输出的多得多，以2048输入对比128输出的比例来看，输入输出比例约为10:1。10倍并发时，总额输入token就达到3000。所以，输入token的成本也不容忽视。价格背后的盈利密码 𐟒𐊦Ž夸‹来，我们来看看Llama3.1的单价计算。总的token每秒数是3300，一天下来，全平台处理的token数额为285,120,000，而按当前价格$2.8/milliontokens来算收入会有$798.34一天。这个数字可能会让很多人感到惊讶。机器成本也有讲究 𐟒𛊦ˆ本是另一个关注焦点。我们用比较普遍的按量付费云设备来举例。每个H100卡的费用是$3.49/小时，假设采用8个H100卡的机器，这样24小时的成本约670.08美元。所以，简单的算下来，收入和成本对比，这账算过还是赚钱的。流量和缓存策略 𐟌 如何合理利用流量也是赚大钱的一环。没有流量，再好的配置都是白搭。这里面涉及到复杂的流量调控和缓存策略，贾扬清也强调了，高效利用GPU资源，整合内部流量，扫清冗余，保证并发最大化。选择不同硬件的潜力 𐟔犦œ즖‡以NVidia H100介绍，如果采用H200 或 MI-300，数学肯定不一样，但结论是相同的。通过这些策略和技巧，服务商可以在保证服务质量的同时，有效控制成本，实现盈利。贾扬清的这些见解，无疑为那些希望在Llama3.1上赚钱的人提供了宝贵的参考。

OpenAI 为 GPT-4 提供了原生的语音模式支持，用户可以直接与 GPT-4 进行语音交互，这是 GPT-4 的一个新功能。 Lepton AI 宣布他们的 LLM 引擎现在能够为任何 LLM（大语言模型）提供语音输入和输出的集成功能，不仅局限于 GPT-4，也包括 Llama 模型。这使得 Llama 模型也能像 GPT-4 一样拥有语音模式，并且其推理过程经过优化，具有低延迟。Llama 模型（由 Meta 开发的一种开源大语言模型）并没有类似的原生语音支持，用户可能希望也能在 Llama 模型上实现语音交互。 Lepton AI 是 Caffe、ONNX、PyTorch 和 etcd 背后的团队，创始人为贾扬清。在之前的履历中，Lepton AI 为一些世界上最大的科技公司运营 AI 基础设施，包括 Meta、Uber 和阿里巴巴。 Lepton AI 正在构建 AI 云，在所有主要 IaaS 提供商上运行大量 GPU 资源，并为客户提供本地资源，能够为训练和推理提供最具成本效益和最可靠的解决方案。谭婧在充电的微博视频

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