Le monde du déploiement local des grands modèles de langue est en pleine explosion avec des tutoriels ces derniers temps. Aujourd'hui, je suis ravi de partager mon expérience pratique de l'exécution de modèles d'IA massifs sur une configuration RTX 5090 - le bon, le mauvais, et les réalités surprenantes.
**Ma configuration de puissance :** - GPU : Bête RTX 5090 (32 Go VRAM) - CPU : Flagship i9-14900K - Mémoire : 64 Go de mémoire ultra rapide - Modèles testés : Versions Q4 quantifiées de 32B de qwq et deepseek r1 distillée
**Découvertes éclairantes :** 1. **Insights sur les performances :** - Le modèle de 32B Q4 fonctionne magnifiquement, produisant des dizaines de tokens par seconde comme une machine bien huilée. - Mais poussez-le à 70B ou 32B Q8, et vous rencontrerez le mur impitoyable de la VRAM. - La mémoire partagée devient un tueur de performances - nous sommes ici dans le territoire de la vitesse du escargot.
2. **Test de l'intelligence (défis mathématiques et physiques) :** - Le r1 de 32B montre des promesses sur les requêtes de base, comme un étudiant brillant réussissant des quiz surprises. - Le raisonnement complexe ? C'est là qu'il commence à transpirer à grosses gouttes. - Le qwq de 32B ? Disons simplement qu'il est le farceur de la classe - souvent hilarant mais complètement à côté de la plaque.
**Les vérités difficiles :** 1. Oui, votre GPU de jeu peut faire double emploi en tant que station de travail IA... pour les modèles plus petits. 2. Mais les solutions commerciales ? Elles sont dans une ligue entièrement différente. 3. Pour l'instant, votre portefeuille pourrait pleurer plus que votre GPU.
**Conseils francs :** - Parfait pour les bidouilleurs du week-end et les passionnés d'IA - Attendez-vous à des performances modérées - ce n'est pas ChatGPT-4 - Reportez cet achat de matériel (votre compte bancaire vous remerciera)
Si vous avez encore faim de détails, je peux volontiers vous fournir des captures d'écran - il suffit de le dire ! J'espère que cela donnera aux autres explorateurs de LLM un aperçu de la réalité avant de plonger. Partagez vos pensées ci-dessous - passions-nous ensemble !
— PC
Isabella Campbell 
Mason Jensen 
Gemma King
J’ai essayé de déployer moi aussi des modèles localement, mais la consommation d’énergie et la chaleur générée sont dingues même avec un bon refroidissement. As-tu remarqué des différences significatives entre les modèles quantifiés et non quantifiés en termes de performance globale ?