Les petits modèles ont deux utilités, tester une architecture avant de dépenser beaucoup d'énergie pour entraîner des modèles plus gros.
Sinon répondre à des besoins précis (via le fine-tuning) avec des modèles spécialisés économes en ressources.
Si tu prends un modèle comme Qwen3-4B, tu peux typiquement le faire tourner sur un téléphone haut de gamme.
Donc si tu as un GPU avec au moins 6 Go de vram, ça devrait pas être un problème à faire tourner sur ta machine.
Faut savoir qu'avoir 16 Go de Ram c'est bien, mais si tu peux avoir cette mémoire dans ton GPU c'est mieux niveau performances, et de loin !
Si un jour tu décides d'acheter un GPU avec l'idée de faire ton propre ChatGPT, penses que dans ce cas d'usage la quantité de mémoire disponible sera toujours plus importante que la puissance de calcul (ne te fais pas influencer pas les comparatifs et autre benchs qui sont orientés jeux vidéos).
Parce que tu peux avoir le GPU le plus puissant du monde, les performances s'effondreront si tu es obligé de faire tourner en partie le modèle sur la mémoire centrale.
Plus tu as de vram, plus tu aura un large choix de modèles, et plus ils seront potentiellement qualitatifs.
Si tu prends la famille des Qwen3-30B-A3B, ils sont calibrés pour pouvoir être utilisés avec 24 Go de vram une fois quantifié en 4 bits par poids, mais avec une taille de contexte relativement petite (~16K hors optimisation type flash attention).
Donc plus tu auras de mémoire en plus, plus tu auras du confort d'utilisation, surtout si tu veux t'en servir comme assistant de travail (code, écriture, rédaction d'articles, etc...).
[^] # Re: LocalLLaMA
Posté par Florian.J . En réponse au message Quels outils utilisez-vous pour générer du code rapidement grâce à l’IA ?. Évalué à 2.
Les petits modèles ont deux utilités, tester une architecture avant de dépenser beaucoup d'énergie pour entraîner des modèles plus gros.
Sinon répondre à des besoins précis (via le fine-tuning) avec des modèles spécialisés économes en ressources.
Si tu prends un modèle comme Qwen3-4B, tu peux typiquement le faire tourner sur un téléphone haut de gamme.
Donc si tu as un GPU avec au moins 6 Go de vram, ça devrait pas être un problème à faire tourner sur ta machine.
Faut savoir qu'avoir 16 Go de Ram c'est bien, mais si tu peux avoir cette mémoire dans ton GPU c'est mieux niveau performances, et de loin !
Si un jour tu décides d'acheter un GPU avec l'idée de faire ton propre ChatGPT, penses que dans ce cas d'usage la quantité de mémoire disponible sera toujours plus importante que la puissance de calcul (ne te fais pas influencer pas les comparatifs et autre benchs qui sont orientés jeux vidéos).
Parce que tu peux avoir le GPU le plus puissant du monde, les performances s'effondreront si tu es obligé de faire tourner en partie le modèle sur la mémoire centrale.
Plus tu as de vram, plus tu aura un large choix de modèles, et plus ils seront potentiellement qualitatifs.
Si tu prends la famille des Qwen3-30B-A3B, ils sont calibrés pour pouvoir être utilisés avec 24 Go de vram une fois quantifié en 4 bits par poids, mais avec une taille de contexte relativement petite (~16K hors optimisation type flash attention).
Donc plus tu auras de mémoire en plus, plus tu auras du confort d'utilisation, surtout si tu veux t'en servir comme assistant de travail (code, écriture, rédaction d'articles, etc...).