Modelo LLMs & Texto

meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct

Modelo de geração de texto · 8 B de parâmetros — 7.3 mi downloads e 6.6 mil curtidas no Hugging Face.

Hugging Face · Modelos ·meta-llama · ·↓ 7345657 ·♥ 6576

O modelo meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct aparece entre os mais comentados do Hugging Face — um termômetro do que a comunidade está realmente usando agora na tarefa de geração de texto.

Ficha técnica

  • Tarefa: geração de texto
  • Parâmetros: 8 B
  • Biblioteca: transformers
  • Formatos: safetensors
  • Licença: Llama 3.1
  • Downloads: 7.3 mi · Curtidas: 6.6 mil

Hardware recomendado

Estimativa de VRAM só para carregar os pesos (com ~20% de folga para ativações). Contextos longos consomem memória adicional para o cache de atenção (KV cache).

  • Precisão original (16-bit): ~19 GB de VRAM — 1 GPU high-end (24 GB, ex. RTX 3090/4090)
  • Quantizado 8-bit: ~9.6 GB de VRAM — 1 GPU de consumo (12 GB, ex. RTX 3060/4070)
  • Quantizado 4-bit: ~4.8 GB de VRAM — 1 GPU de consumo (≥ 8 GB, ex. RTX 3060)

Como rodar localmente

Carregue com a transformers usando o template de chat:

pip install -U transformers accelerate torch

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, torch_dtype="auto", device_map="auto"
)

msgs = [{"role": "user", "content": "Explique o que é entropia."}]
inputs = tok.apply_chat_template(
    msgs, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt"
).to(model.device)

out = model.generate(inputs, max_new_tokens=256)
print(tok.decode(out[0][inputs.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))

Para servir como API (recomendado para modelos grandes), use o vLLM:

pip install vllm
vllm serve meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct

Tags

transformers safetensors llama text-generation facebook meta pytorch llama-3

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