Llama 3.3 70B Instruct (Q3_K_L) — 31.4 Gosur NVIDIA V100S

Q3_K_L NVIDIA V100S

Aperçu

Llama 3.3 70B Instruct est un modèle de langage dense de 70B paramètres par Meta, avec des capacités en code, multilingual, tool-calls. Il prend en charge une fenêtre de contexte allant jusqu’à 131,072 tokens.

Llama 3.3 70B Instruct est un transformeur dense de 70 milliards de parametres de Meta, optimise pour le suivi d'instructions, la generation de code et la conversation multilingue. Il offre des performances competitives avec les modeles plus grands de la famille Llama tout en restant pratique pour les deploiements GPU sur un seul noeud. Le modele prend en charge le "tool calling" et huit langues dont l'anglais, le francais, l'espagnol et l'allemand. Avec une fenetre de contexte de 128K et le "grouped-query attention", il se quantifie efficacement jusqu'au niveau Q4 pour une inference auto-hebergee sur du materiel grand public.

Avec la quantification Q3_K_L (niveau de qualité low), le modèle pèse 34.59 Go. Cela dépasse les 32 Go de VRAM de NVIDIA V100S. L'inférence reste possible via le déchargement CPU ou le chargement mappé en mémoire depuis le disque, mais avec des performances considérablement réduites.

Configuration matérielle requise

Taille du modèle	34.59 GB
VRAM disponible	32 GB
VRAM utilisée	31.4 GB
RAM min requise	4.8 GB
Couches GPU	69 / 80
Taille du contexte	1 053
Backend	cuda13
Flash attention	Oui

Notes de performance

Performances réduites

11 des 80 couches s'exécutent sur le CPU. Votre système nécessite au moins 4.8 Go de RAM. Si la RAM système est insuffisante, les données seront lues depuis le disque à la demande, avec un impact significatif sur les performances.

Conversations plus courtes

La taille du contexte a été réduite en raison de contraintes mémoire. Cela peut affecter la capacité du modèle à gérer de longues conversations.

Déploiement

Serveur Local

Prérequis

Assurez-vous que vos nœuds GPU sont préparés avec le NVIDIA container toolkit :

ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkit

Commande

helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/llama-3-3-70b-instruct/q3_k_l/nvidia-v100s.yaml) apply

Fichier values.yaml

/values/llama-3-3-70b-instruct/q3_k_l/nvidia-v100s.yaml

Chargement des valeurs…

Installer llama.cpp

Installez llama.cpp depuis les instructions de compilation officielles pour votre plateforme et backend.

Télécharger le modèle

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_L.gguf"

Démarrer le serveur

llama-server \
  -m llama-3-3-70b-instruct.gguf \
  --n-gpu-layers 69 \
  --ctx-size 1053 \
  --flash-attn

Vérifier

curl http://localhost:8080/health

Explorer

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Autres quantifications

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

Autre matériel

• 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

Questions fréquemment posées

De combien de VRAM Llama 3.3 70B Instruct (Q3_K_L) a-t-il besoin ?

La quantification Q3_K_L de Llama 3.3 70B Instruct nécessite 34.59 Go. 69 des 80 couches tiennent dans les 32 Go de VRAM de NVIDIA V100S ; les couches restantes sont déchargées sur le CPU.

Puis-je exécuter Llama 3.3 70B Instruct sur NVIDIA V100S ?

Oui, avec des performances réduites. NVIDIA V100S peut exécuter Llama 3.3 70B Instruct (Q3_K_L), mais seules 69 des 80 couches tiennent dans la VRAM. Le reste est déchargé sur le CPU.

Qu'est-ce que la quantification ?

La quantification réduit la précision numérique d'un modèle de son format virgule flottante original vers une représentation plus compacte. Cela réduit la taille du fichier et l'empreinte VRAM, rendant possible l'exécution de grands modèles sur du matériel grand public. Le compromis est une légère réduction de la qualité de sortie. Q3_K_L compresse Llama 3.3 70B Instruct de sa taille originale à 34.59 Go.

Quelle quantification choisir pour Llama 3.3 70B Instruct ?

Q3_K_L est une quantification basse qualité. Les quants de meilleure qualité (Q8, Q6) préservent davantage la précision du modèle mais nécessitent plus de VRAM. Les quants inférieurs (Q4, Q3, Q2) réduisent l'utilisation de la VRAM au prix d'une certaine qualité. Choisissez en fonction de votre matériel disponible et de vos exigences de qualité.

Qu'est-ce que le flash attention et pourquoi est-il activé ?

Flash attention est un algorithme efficace en mémoire qui accélère le mécanisme d'attention dans les modèles transformer. Il réduit l'utilisation de la VRAM pendant l'inférence en évitant la matérialisation de la matrice d'attention complète. Pour Llama 3.3 70B Instruct sur NVIDIA V100S, flash attention est activé pour maximiser la longueur de contexte et le débit dans les 32 Go de VRAM disponibles.

Pourquoi certaines couches sont-elles déchargées sur le CPU ?

NVIDIA V100S dispose de 32 Go de VRAM, mais Llama 3.3 70B Instruct (Q3_K_L) nécessite environ 34.59 Go. Seules 69 des 80 couches tiennent dans la VRAM ; les couches restantes s'exécutent sur le CPU, ce qui est plus lent mais fonctionnel.

Comment exécuter Llama 3.3 70B Instruct (Q3_K_L) avec Ollama ?

Exécutez ollama run llama3.3:70b-instruct-q3_k_l pour démarrer Llama 3.3 70B Instruct (Q3_K_L). Ollama télécharge automatiquement les poids du modèle au premier lancement.

Dernière mise à jour : 5 mars 2026