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Run LLM Locally

Phi-4 14B sur une RTX 2080 Ti

Phi-4 14B en Q4_K_M demande environ 11,2 Go, plus que les 11 Go de la RTX 2080 Ti : une partie du modèle tourne depuis la RAM système, ce qui ralentit la génération. En Q3_K_M, il tient entièrement.

Phi-4 14B

Q4_K_M · 8K contexte

Offload CPU/GPU

Le modèle demande environ 11,2 Go mais seuls 10,7 Go de VRAM sont utilisables : 0,6 Go doivent être chargés en RAM système. Il fonctionne, à 95 % sur le GPU, mais plus lentement.

Votre matériel
RTX 2080 Ti 11 Go · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~11,2 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
10,7 Go
GPU seul
Non
Offload CPU/GPU
Nécessaire (0,6 Go)
Vitesse de génération
19–33 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
5K tokens
Confiance : faible

Basé sur : bande passante mémoire (616 Go/s) et taille du modèle · bande passante de la RAM système (~51 Go/s)

Répartition de la mémoire

~11,2 Go (10,8 Go–11,8 Go) nécessaires · estimation

0,6 Go à décharger en RAM système

  • Poids du modèle8,4 Go
  • Cache KV1,6 Go
  • Surcoût runtime0,7 Go
  • Marge de sécurité0,5 Go
Hypothèses: contexte 8K tokens · cache KV f16 · llama.cpp (CUDA) · flash attention activée · poids = taille réelle du fichier

EstimationDonnées mises à jour il y a 24 joursSource: moteur Run LLM Locally, Hugging Face config.json + model card

Ce qui rend cette estimation moins fiable

  • pas encore de benchmark pour ce matériel et ce modèle
  • le partage CPU/GPU varie beaucoup selon le processeur et le lien PCIe
  • vitesse de la RAM inconnue (DDR4-3200 double canal supposée)

Les autres quantifications sur la RTX 2080 Ti

Phi-4 14B sur RTX 2080 Ti + 64 Go de RAM · contexte 8K
Phi-4 14B Q8_08K~17,6 Go · 3–5,5 tok/s estimationOffload CPU/GPU
Phi-4 14B Q6_K8K~14,2 Go · 5,5–10 tok/s estimationOffload CPU/GPU
Phi-4 14B Q5_K_M8K~12,8 Go · 8–15 tok/s estimationOffload CPU/GPU
Phi-4 14B Q4_K_M8K~11,2 Go · 19–33 tok/s estimationOffload CPU/GPU
Phi-4 14B IQ4_XS8K~10,2 Go · 48–66 tok/s estimationCompatible avec limites
Phi-4 14B Q3_K_M8K~9,6 Go · 51–70 tok/s estimationCompatible

Alternatives

Du matériel qui fait tourner Phi-4 14B Q4_K_M entièrement en mémoire

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

GeForce RTX 4060 Ti 16 GB

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Questions fréquentes

La RTX 2080 Ti peut-elle faire tourner Phi-4 14B ?
Le modèle demande environ 11,2 Go mais seuls 10,7 Go de VRAM sont utilisables : 0,6 Go doivent être chargés en RAM système. Il fonctionne, à 95 % sur le GPU, mais plus lentement.
Quelle quantification choisir sur la RTX 2080 Ti ?
IQ4_XS est la quantification la plus précise qui tient entièrement en VRAM avec un contexte de 8K. ~10,2 Go / 10,7 Go.
Quel est le plus grand contexte possible sur la RTX 2080 Ti ?
En Q4_K_M, environ 5K tokens tiennent entièrement en VRAM avec un cache KV en f16. Un cache KV en q8_0 double à peu près ce chiffre.
À quelle vitesse tourne Phi-4 14B (RTX 2080 Ti) ?
Nous estimons 19–33 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (616 Go/s) et taille du modèle, bande passante de la RAM système (~51 Go/s).