Llama 3.3 70B Instruct (Q3_K_S) — 23.4 GBauf OVH a10-1-gpu

Q3_K_S OVH a10-1-gpu

Überblick

Llama 3.3 70B Instruct ist ein 70B-Parameter dense-Sprachmodell von Meta, mit Fähigkeiten in code, multilingual, tool-calls. Es unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 131,072 Tokens.

Llama 3.3 70B Instruct ist ein dichter Transformer mit 70 Milliarden Parametern von Meta, optimiert fuer Instruktionsbefolgung, Codegenerierung und mehrsprachige Konversation. Er liefert eine Leistung, die mit groesseren Modellen der Llama-Familie konkurriert, und bleibt dabei praktisch fuer Single-Node-GPU-Deployments. Das Modell unterstuetzt Tool Calling und acht Sprachen, darunter Englisch, Franzoesisch, Spanisch und Deutsch. Mit einem 128K-Kontextfenster und Grouped-Query Attention quantisiert es effizient bis auf Q4-Stufen fuer selbstgehostete Inferenz auf Consumer-Hardware.

Bei Q3_K_S-Quantisierung (Qualitätsstufe low) wiegt das Modell 28.79 GB. Das übersteigt die 24 GB VRAM von OVH a10-1-gpu. Inferenz ist dennoch über CPU-Offload oder speicherabgebildetes Laden von der Festplatte möglich, allerdings mit deutlich reduzierter Leistung.

Hardwareanforderungen

Modellgröße	28.79 GB
Verfügbarer VRAM	24 GB
Genutzter VRAM	23.4 GB
System-RAM	40 GB
Min. RAM benötigt	6.8 GB
GPU-Ebenen	61 / 80
Kontextgröße	664
Backend	cuda13
Flash Attention	Ja

Leistungshinweise

Reduzierte Leistung

19 von 80 Schichten werden auf der CPU ausgeführt, was die Inferenzgeschwindigkeit verringern kann.

Kürzere Gespräche

Die Kontextgröße wurde aufgrund von Speicherbeschränkungen reduziert. Dies kann die Fähigkeit des Modells beeinträchtigen, lange Gespräche zu führen.

Bereitstellung

Server Lokal

Voraussetzungen

Stellen Sie sicher, dass Ihre GPU-Knoten mit dem NVIDIA Container Toolkit vorbereitet sind:

ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkit

Befehl

helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/llama-3-3-70b-instruct/q3_k_s/nvidia-a10.yaml) apply

Generierte values.yaml

/values/llama-3-3-70b-instruct/q3_k_s/nvidia-a10.yaml

Werte werden geladen…

llama.cpp installieren

Installieren Sie llama.cpp von den offiziellen Build-Anleitungen für Ihre Plattform und Ihr Backend.

Modell herunterladen

curl -L -o llama-3-3-70b-instruct.gguf "https://huggingface.co/bartowski/Llama-3.3-70B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.3-70B-Instruct-Q3_K_S.gguf"

Server starten

llama-server \
  -m llama-3-3-70b-instruct.gguf \
  --n-gpu-layers 61 \
  --ctx-size 664 \
  --flash-attn

Überprüfen

curl http://localhost:8080/health

Erkunden

• Bereitstellung konfigurieren
• Modelle durchsuchen
• Hardware durchsuchen

Andere Quantisierungen

• Llama 3.3 70B Instruct (FP16)
• Llama 3.3 70B Instruct (Q8_0)
• Llama 3.3 70B Instruct (Q5_K_M)

Andere Hardware

• Llama 3.3 70B Instruct on CPU Only
• Llama 3.3 70B Instruct on NVIDIA A100 80GB
• Llama 3.3 70B Instruct on NVIDIA H100

Häufig gestellte Fragen

Wie viel VRAM benötigt Llama 3.3 70B Instruct (Q3_K_S)?

Die Q3_K_S-Quantisierung von Llama 3.3 70B Instruct benötigt 28.79 GB. 61 von 80 Schichten passen in die 24 GB VRAM von OVH a10-1-gpu; die übrigen Schichten werden auf die CPU ausgelagert.

Kann ich Llama 3.3 70B Instruct auf OVH a10-1-gpu ausführen?

Ja, mit reduzierter Leistung. OVH a10-1-gpu kann Llama 3.3 70B Instruct (Q3_K_S) ausführen, aber nur 61 von 80 Schichten passen in den VRAM. Der Rest wird auf die CPU ausgelagert.

Was ist Quantisierung?

Quantisierung reduziert die numerische Präzision eines Modells von seinem ursprünglichen Gleitkommaformat auf eine kompaktere Darstellung. Dies verringert die Dateigröße und den VRAM-Bedarf, wodurch es möglich wird, große Modelle auf Consumer-Hardware auszuführen. Der Kompromiss ist eine geringe Verringerung der Ausgabequalität. Q3_K_S komprimiert Llama 3.3 70B Instruct von seiner ursprünglichen Größe auf 28.79 GB.

Welche Quantisierung sollte ich für Llama 3.3 70B Instruct wählen?

Q3_K_S ist eine niedrigwertige Quantisierung. Hochwertigere Quants (Q8, Q6) bewahren mehr Modellgenauigkeit, benötigen aber mehr VRAM. Niedrigere Quants (Q4, Q3, Q2) reduzieren den VRAM-Verbrauch auf Kosten der Qualität. Wählen Sie basierend auf Ihrer verfügbaren Hardware und Ihren Qualitätsanforderungen.

Was ist Flash Attention und warum ist es aktiviert?

Flash Attention ist ein speichereffizienter Algorithmus, der den Attention-Mechanismus in Transformer-Modellen beschleunigt. Er reduziert den VRAM-Verbrauch während der Inferenz, indem er die Materialisierung der vollständigen Attention-Matrix vermeidet. Für Llama 3.3 70B Instruct auf OVH a10-1-gpu ist Flash Attention aktiviert, um Kontextlänge und Durchsatz innerhalb der verfügbaren 24 GB VRAM zu maximieren.

Warum werden einige Schichten auf die CPU ausgelagert?

OVH a10-1-gpu hat 24 GB VRAM, aber Llama 3.3 70B Instruct (Q3_K_S) benötigt ungefähr 28.79 GB. Nur 61 von 80 Schichten passen in den VRAM; die übrigen Schichten laufen auf der CPU, was langsamer, aber funktional ist.

Wie führe ich Llama 3.3 70B Instruct (Q3_K_S) mit Ollama aus?

Führen Sie ollama run llama3.3:70b-instruct-q3_k_s aus, um Llama 3.3 70B Instruct (Q3_K_S) zu starten. Ollama lädt die Modellgewichte beim ersten Start automatisch herunter.

Zuletzt aktualisiert: 5. März 2026