如何在RunPod AWS或Azure上运行Llama232k

任何对创建和运行私有AI大型语言模型感兴趣的人可能会对这份快速指南感兴趣，该指南提供了有关在较小的上下文中运行Llama2以及实现需要GPU租赁的全部32,000个代币的更多信息。

每小时的费用可能在70美分到1.5美元之间，具体取决于平台和用户的具体要求。本文旨在提供有关如何在RunPod、AWS或Azure等平台上使用80GBA100GPU实现这一壮举的全面指南。

对于初学者来说最容易使用的平台之一是GoogleCollab。在这里，一个免费笔记本最多可以处理8,000个令牌，但您也可以将此容量加倍到16,000个令牌。请观看下面由TrelisResearch精心制作的视频以了解更多信息。对于该领域的新手来说，这是一个很好的起点，为继续执行更复杂的任务之前提供了坚实的基础。

对于那些寻求更好质量的人，您可以使用13B型号运行Llama。然而，值得注意的是，这需要权衡。较大的模型尺寸将上下文长度减少到16k，但输出的质量显着提高。

CodeLlamaPRO32k上下文长度提供了一系列功能，包括保存聊天、重新加载聊天、调整上下文长度以及上传文件以供讨论的功能。这些功能提供了更具交互性和用户友好性的体验，使运行Llama2的过程更加高效和愉快。售价9.99欧元。

允许保存和重新加载对话

允许上传和分析文档

适用于GoogleColab或服务器(例如AWS、Azure、RunPod)

RunPod主要功能

GPU实例：这些是基于容器的GPU实例，可在几秒钟内部署。它们有两种类型：安全云和社区云。SecureCloud在T3/T4数据中心运行，具有高安全性和可靠性，而CommunityCloud则提供点对点系统，将各个计算提供商与消费者连接起来。

无服务器GPU：这是一种按秒付费的无服务器GPU计算服务，旨在将自动扩展引入生产环境。它是安全云产品的一部分，可保证较短的冷启动时间以及强大的安全措施。

AI端点：这些是完全托管且可扩展的端点，专为各种AI和ML应用程序(例如Dreambooth、StableDiffusion和Whisper)而设计。

附加功能：

CLI/GraphQLAPI：用于自动化工作流程和管理计算作业。

多个访问点：用户可以通过各种接口(例如SSH、TCP端口和HTTP端口)编码、优化和运行作业。

OnDemand和SpotGPU：满足不同的计算需求。

持久卷：即使Pod停止，也能确保数据安全。

云同步：允许将数据无缝传输到任何云存储。

RunPod为AI和ML工作负载提供全面的解决方案，提供传统的基于云和无服务器计算选项以及AI和机器学习的专门功能。它与AWS和Azure等其他云提供商在同一领域竞争，但似乎提供了专门为AI/ML项目量身定制的功能。

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