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Run LLM Locally

Llama 2 7B sur une RTX 3090

Avec ses 24 Go de VRAM, la RTX 3090 fait tourner Llama 2 7B en Q4_0 entièrement sur le GPU avec un contexte de 8K (environ 6,5 Go nécessaires). En Q8_0, il tient entièrement.

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Llama 2 7B

Q4_0 · 4K contexte

Excellent

Le contexte demandé (8 192 tokens) dépasse celui du modèle ; 4 096 tokens ont été utilisés.

Le modèle demande environ 6,5 Go et tient dans les 23,3 Go disponibles, avec 16,8 Go de marge.

Votre matériel
RTX 3090 24 Go · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~6,5 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
23,3 Go
GPU seul
Oui
Offload CPU/GPU
Non nécessaire
Vitesse de génération
109–135 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
4K tokens
Confiance : moyenne

Basé sur : même matériel · même modèle · même quantification · 3 benchmark(s) · ajusté à la longueur de contexte

Répartition de la mémoire

~6,5 Go (6,1 Go–7,1 Go) nécessaires · estimation

Tient entièrement en VRAM · 16,8 Go libres

  • Poids du modèle3,6 Go
  • Cache KV2 Go
  • Surcoût runtime0,6 Go
  • Marge de sécurité0,3 Go
Hypothèses: contexte 4K tokens · cache KV f16 · llama.cpp (CUDA) · flash attention activée · poids estimés à 4,64 bits par poids × 6,74 Md de paramètres (taille réelle du fichier pas encore importée)

EstimationDonnées mises à jour il y a 24 joursSource: moteur Run LLM Locally, GGUF header of TheBloke/Llama-2-7B-GGUF (llama-2-7b.Q4_0.gguf) + Hugging Face API (parameter count)

Les autres quantifications sur la RTX 3090

Llama 2 7B sur RTX 3090 + 64 Go de RAM · contexte 8K
Llama 2 7B Q8_04K~9,7 Go · 55–88 tok/s estimationExcellent

Alternatives

Les GPU qui font tourner Llama 2 7B Q4_0 entièrement en VRAM

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Où acheter une RTX 3090

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

GeForce RTX 3090

24 Go GDDR6X · 936 Go/s · 350 W

ExcellentFait tourner Llama 2 7B Q4_0 entièrement en mémoire

Prix indisponible

Disponibilité inconnue

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Questions fréquentes

La RTX 3090 peut-elle faire tourner Llama 2 7B ?
Le contexte demandé (8 192 tokens) dépasse celui du modèle ; 4 096 tokens ont été utilisés. Le modèle demande environ 6,5 Go et tient dans les 23,3 Go disponibles, avec 16,8 Go de marge.
Quelle quantification choisir sur la RTX 3090 ?
Q8_0 est la quantification la plus précise qui tient entièrement en VRAM avec un contexte de 8K. ~9,7 Go / 23,3 Go.
Quel est le plus grand contexte possible sur la RTX 3090 ?
En Q4_0, environ 4K 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 Llama 2 7B (RTX 3090) ?
Nous estimons 109–135 tok/s (estimation, confiance moyenne). Basé sur : même matériel, même modèle, même quantification, 3 benchmark(s), ajusté à la longueur de contexte.