LLaMA 3.1 405B é o modelo de linguagem grande de código aberto mais poderoso do Meta. Neste guia, você aprenderá como implantá-lo em GPUs NVIDIA H100 em menos de 5 minutos usando o GPUBrazil.

⚡ Início Rápido

Alugue um H100 no GPUBrazil, implante vLLM e comece a servir LLaMA 3.1 instantaneamente. Menos de 5 minutos do zero à produção.

Por que LLaMA 3.1 405B?

LLaMA 3.1 405B oferece desempenho comparável aos modelos proprietários de ponta, com a liberdade de código aberto. Você tem controle total, sem limitações de API.

Especificações

Pré-requisitos

# 1. Criar conta no GPUBrazil
# Visite: https://gpubrazil.com.br/signup

# 2. Alugar GPU H100 ou H200
# Console → GPUs → Selecionar H100 (80GB VRAM)

# 3. Ter SSH configurado
# Chave privada salva em ~/.ssh/gpubrasil.pem
💰 Custo Estimado

H100: ~$3-4/hora no GPUBrazil. LLaMA 3.1 400B consome ~80GB VRAM, encaixando perfeitamente em um H100.

Passo a Passo: Implantação em 5 Minutos

Passo 1: Alugar um H100 (1 minuto)

# Acesse o console do GPUBrazil
# 1. Clique em "Nova Instância"
# 2. Selecione "H100 80GB"
# 3. Escolha imagem: "CUDA 12 + PyTorch"
# 4. Clique em "Iniciar"
# ✅ GPU está pronta em ~30 segundos

Passo 2: Conectar e Instalar vLLM (2 minutos)

#!/bin/bash
# SSH na sua instância
ssh -i ~/.ssh/gpubrasil.pem ubuntu@SEUS_IP_AQUI

# Atualizar sistema
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y

# Instalar dependências
pip install -q vllm torch

# Baixar modelo (acontece automaticamente ao iniciar)

Passo 3: Iniciar vLLM + LLaMA (2 minutos)

#!/bin/bash
# Iniciar servidor vLLM com LLaMA 3.1 405B
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model meta-llama/Llama-2-70b-hf \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --gpu-memory-utilization 0.9 \
    --max-model-len 8192 \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000

# Saída esperada:
# INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000
# ✅ LLaMA está servindo!