Meilleurs LLM Locaux pour chaque GPU NVIDIA RTX Série 50

Faire tourner des grands modèles de langage (LLM) sur votre matériel personnel offre une confidentialité inégalée, une efficacité économique et une flexibilité maximale. Les prochains GPU RTX série 50 de NVIDIA sont sur le point de redéfinir ce qui est possible, apportant une VRAM et une puissance de calcul sans précédent aux configurations d’inférence locales.

Choisir le bon LLM pour votre carte RTX série 50 spécifique nécessite une compréhension approfondie des spécifications du GPU, des caractéristiques du modèle et des logiciels disponibles. Le succès dépend d’un appariement efficace entre les exigences en VRAM et en calcul d’un modèle avec les capacités de votre matériel.

Le Guide des GPU RTX Série 50 pour les LLM

Le facteur principal déterminant l’adéquation d’un GPU pour les LLM est sa mémoire vidéo (VRAM). Les modèles plus volumineux, ou ceux utilisant une compression moins agressive (quantification), exigent plus de VRAM.

D’autres aspects importants comme le nombre de cœurs CUDA, les performances des Tensor Cores (particulièrement pour les formats de précision inférieure comme FP16/INT8), et la bande passante mémoire influencent directement la vitesse d’inférence, mesurée en tokens par seconde.

Voici un aperçu détaillé des allocations VRAM à travers la gamme desktop RTX série 50, ainsi que leurs capacités pour les charges de travail LLM :

Modèle GPU	VRAM (Go)	Potentiel d’Utilisation LLM Typique
RTX 5090	32	Avant-garde : Très grands modèles (100B+ Q*), inférence multi-modèles, fine-tuning haute performance
RTX 5080 / Super	16 / 24*	Haut de gamme : Grands modèles (70B+ Q*), fine-tuning avancé, et haut débit. (24Go pour la variante Super rumeur)
RTX 5070 Ti Super*	16 / 18*	Milieu-haut de gamme : Grands modèles (70B+ Q*), excellente performance pour sa catégorie. (18Go rumeur pour la variante Super)
RTX 5070 Ti	16	Milieu-haut de gamme : Modèles moyens-grands (13B-70B Q*), performance robuste
RTX 5070	12	Milieu de gamme : Modèles moyens (7B-30B Q*), forte performance pour les LLM les plus courants
RTX 5060 Ti	8 / 12*	Milieu de gamme / Rapport qualité-prix : Modèles petits-moyens (7B-13B Q*), bon rapport qualité-prix. (12Go pour certaines variantes rumeur)
RTX 5060	8	Niveau d’entrée-milieu : Petits modèles (3B-7B Q*), adapté à l’interaction LLM basique
RTX 5050	8	Niveau d’entrée : Petits modèles (3B-7B Q), utilisation LLM basique, potentiellement limité par la puissance de traitement brute pour des tâches plus complexes

*Q dénote les modèles quantifiés. Les performances varient significativement au sein des niveaux selon le modèle spécifique, la quantification et le framework. Notez que pour certains modèles plus volumineux, même avec quantification, un déchargement partiel vers la RAM CPU pourrait être nécessaire, impactant les performances.

Pour des performances et une compatibilité optimales, assurez-vous toujours d’avoir les derniers pilotes NVIDIA installés. Ces mises à jour incluent fréquemment des améliorations de performance et des corrections critiques pour les opérations CUDA et LLM.

Facteurs Essentiels pour Choisir un LLM Local

Sélectionner un LLM implique d’équilibrer plusieurs considérations techniques importantes :

Taille du Modèle (Paramètres)

Les LLM sont catégorisés par leur nombre de paramètres (ex : 7 milliards, 13B, 70B, 100B+). Généralement, les modèles plus grands offrent un meilleur raisonnement et des connaissances plus larges mais demandent significativement plus de VRAM et de puissance de calcul. Les exigences VRAM évoluent grossièrement linéairement avec le nombre de paramètres et dépendent fortement de la précision utilisée (ex : FP16, INT8, INT4).

Techniques de Quantification

La quantification est une technique vitale pour réduire l’empreinte mémoire et souvent accélérer la vitesse d’inférence des LLM. Elle y parvient en représentant les poids et activations du modèle avec des types de données de précision inférieure (ex : entiers 8-bit ou 4-bit) au lieu du point flottant 16-bit standard. Les formats de quantification notables incluent :

GGUF (GPT-Generated Unified Format) : Largement utilisé par llama.cpp, ce format groupe le modèle et les informations de quantification, supportant diverses méthodes (ex : Q4_K_M, Q5_K_S, Q8_0) optimisées pour différents compromis qualité/performance.
GPTQ (Generative Pre-trained Transformer Quantization) : Une méthode antérieure populaire de post-entraînement nécessitant souvent un support de bibliothèque spécifique.
AWQ (Activation-aware Weight Quantization) : Cette méthode vise à préserver plus efficacement la qualité du modèle pendant la quantification.
BitsAndBytes : Une bibliothèque intégrée avec Hugging Face Transformers qui permet la quantification à la volée (ex : charger des modèles en 8-bit ou 4-bit directement).
Quantification avec Entraînement (QAT) : Une tendance croissante où les modèles sont entraînés avec la quantification à l’esprit, menant à une rétention de qualité supérieure à des taux de bits très bas (ex : les modèles Gemma QAT de Google).

La quantification réduit drastiquement l’usage VRAM, permettant l’exécution de modèles plus volumineux sur des GPU avec une mémoire plus limitée. Par exemple, un modèle de 7B paramètres pourrait nécessiter environ 14Go en FP16 mais seulement environ 4-5Go en utilisant une quantification 4-bit (comme Q4_K_M).

Vitesse d’Inférence

La vitesse d’inférence, mesurée en tokens par seconde (tok/s), indique à quelle vitesse le modèle génère du texte. Elle est influencée par la puissance de calcul du GPU (cœurs CUDA/Tensor), la bande passante mémoire, la taille du modèle, le niveau de quantification, la taille du lot, et l’efficacité du framework d’inférence.

Adéquation à la Tâche

Les modèles sont fréquemment affinés pour des tâches spécifiques. Certains sont des modèles de chat généralistes (ex : Llama 3.1 Instruct), tandis que d’autres se spécialisent dans le codage (ex : Code Llama), le suivi d’instructions, ou des domaines de connaissances particuliers. Sélectionnez un modèle dont l’entraînement s’aligne avec votre usage prévu.

Accords de Licence

Les LLM viennent avec diverses licences qui dictent leur usage, modification et distribution. Les licences communes incluent Apache 2.0 (permissive), MIT, et des licences communautaires spécifiques comme la Licence Communautaire Llama 2 & 3, qui peuvent imposer des restrictions sur l’usage commercial pour les grandes entités. Révisez toujours la licence du modèle avant le déploiement, surtout pour les applications commerciales.

Facteurs Importants pour le Choix du LLM

Facteur	Résultat Performance
VRAM GPU (Go)	Exécution Modèle (Oui/Non) – Contrainte Principale
Vitesse d’Inférence (tok/s)	Affecte la Vitesse (Bande passante)
Taille Modèle (B Params)	Nécessite VRAM – Impacte la Vitesse
Niveau Quantification (ex : FP16, Q8, Q4)	Réduit le Besoin VRAM – Affecte la Vitesse (Calcul)

La relation entre VRAM GPU, Taille Modèle, Quantification, et Exécution LLM Local.

Top LLM pour votre GPU RTX Série 50

Ces recommandations mettent en avant des modèles populaires et performants et supposent l’utilisation de quantification (principalement des variantes GGUF 4-bit ou 5-bit comme Q4_K_M ou Q5_K_M) sauf mention explicite. Les performances sont qualitatives et peuvent varier selon les configurations système spécifiques.

RTX 5090 (32Go VRAM)

En tant que GPU consommateur phare, les 32Go VRAM du RTX 5090 lui permettent de gérer les plus grands modèles disponibles avec une quantification minimale ou des modèles plus petits à haute précision pour des performances de pointe.

Llama 3.1 70B Instruct (Quantifié) : Un modèle ouvert de premier plan, fonctionne très bien avec une quantification 4-bit ou 5-bit (ex : Q4_K_M, Q5_K_M GGUF). La version 3.1 offre un contexte et des capacités améliorés.
Command R+ (Quantifié) : Le formidable modèle 104B paramètres de Cohere. Avec 32Go, vous pouvez charger une version quantifiée 4-bit (ex : Q4_K_M, nécessitant environ 55Go de VRAM en FP16) et attendre de meilleures performances que sur une carte 24Go.
Gemma 3 27B QAT (Quantifié) : Le modèle hautement optimisé de Google avec Entraînement Conscient de la Quantification. En INT4, il nécessite seulement environ 14,1Go VRAM, laissant amplement de place pour des fenêtres contextuelles plus grandes ou d’autres applications.
Mixtral 8x7B (Quantifié) : Ce modèle Mélange d’Experts (MoE) de haute qualité, bien qu’ayant 47B paramètres, n’active que 13B par token. Une version quantifiée 4-bit (Q4_K_M) nécessite typiquement 25-30Go VRAM, en faisant un ajustement confortable pour le 5090 sans déchargement CPU.
Mixtral 8x22B (Fortement Quantifié/Déchargé) : Ce modèle MoE plus grand (141B paramètres) est très intensif en VRAM (70Go+ pour Q4). Bien qu’il soit généralement destiné aux configurations multi-GPU, le 5090 pourrait gérer une quantification extrêmement agressive (ex : Q3_K) avec un déchargement CPU significatif, bien qu’avec des compromis de performance considérables.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (Quantifié) : Fonctionne très confortablement avec une quantification 4-bit (~18Go VRAM), offrant d’excellentes performances pour sa taille.
Modèles Affinés 70B+ : Le 5090 est idéal pour faire fonctionner des modèles spécialisés, affinés basés sur des architectures de pointe aux paramètres de qualité les plus élevés.

RTX 5080 / Super & RTX 5070 Ti Super (16Go / 18Go / 24Go VRAM)

Ces GPU offrent un équilibre puissant, capables de faire fonctionner de grands modèles avec une quantification efficace et fournissant un excellent débit.

Llama 3.1 70B Instruct (Fortement Quantifié/Déchargé) : Possible avec une quantification agressive 4-bit (ex : Q4_0 ou Q4_K_S) ou 5-bit (Q5_0), mais nécessitera probablement quelques couches déchargées vers la RAM CPU, impactant la vitesse. Pour le 5080 Super 24Go, un Q4_K_M 4-bit pourrait s’adapter entièrement.
Llama 3.1 8B Instruct (Non quantifié/Quantifié) : Fonctionne exceptionnellement bien, même non quantifié (FP16, environ 16Go VRAM, un ajustement parfait pour les modèles 16Go). Les versions quantifiées (Q4_K_M, ~5Go VRAM) délivrent une inférence ultra-rapide.
Gemma 3 12B QAT (Quantifié) : Hautement recommandé pour ces cartes. La version INT4 nécessite seulement environ 6,6Go VRAM, laissant beaucoup de marge.
Mixtral 8x7B (Quantifié) : S’adapte bien avec une quantification 4-bit (ex : Q4_K_M, ~25-30Go VRAM nécessaires, donc le 5080 Super 24Go pourra le gérer si les modèles sont efficaces). Pour les cartes 16Go, cela nécessitera un déchargement CPU significatif ou une quantification très agressive, impactant les performances.
Mistral 7B / Zephyr / OpenHermes (Non quantifié/Quantifié) : Modèles plus petits, hautement efficaces qui fonctionnent extrêmement rapidement, les rendant idéaux pour les applications à haut débit.
Phi-3 Medium (Quantifié) : Le petit modèle capable de Microsoft fonctionne très bien.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B (Quantifié) : Fonctionne confortablement avec une quantification 4-bit (~8Go VRAM), offrant un excellent mélange de performance et de taille.
Modèles Affinés 13B-30B (Quantifiés) : Excellent pour faire fonctionner confortablement des modèles spécialisés de 13B à 30B.

RTX 5070 Ti (16Go VRAM)

Cette carte 16Go est un performeur solide dans la gamme milieu-haut, adapté aux modèles moyens-grands avec quantification.

Llama 3.1 8B Instruct (Non quantifié/Quantifié) : Fonctionne exceptionnellement bien. FP16 (~16Go) est un ajustement parfait, et la quantification haute qualité (Q5_K_M, Q8_0) s’adapte facilement avec une vitesse supérieure.
Gemma 3 12B QAT (Quantifié) : Une excellente option. La version INT4 s’adapte confortablement à environ 6,6Go VRAM.
Mistral 7B Instruct (Non quantifié/Quantifié) : Similaire au Llama 3.1 8B, fonctionne extrêmement bien et s’adapte facilement même avec une quantification moins agressive.
Phi-3 Medium (Quantifié) : Fonctionne confortablement avec une quantification 4-bit (~7Go VRAM nécessaires).
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B (Quantifié) : Fonctionne aussi bien, particulièrement avec une quantification Q4 (~8Go VRAM).
Mixtral 8x7B (Fortement Quantifié/Déchargé) : Possible avec une quantification agressive 3-bit ou 4-bit inférieure (ex : Q3_K_M, Q4_0), mais nécessitera probablement un déchargement CPU et les performances seront notablement plus lentes.
Modèles Affinés 13B : Une excellente plateforme pour faire fonctionner des modèles spécialisés 13B.

RTX 5070 (12Go VRAM)

Cette carte 12Go est une option milieu de gamme solide, bien adaptée aux modèles de taille moyenne avec quantification.

Llama 3.1 8B Instruct (Quantifié) : Fonctionne très bien. Bien que FP16 (~16Go) ne s’adaptera pas entièrement, la quantification haute qualité (Q5_K_M, Q8_0) s’adapte facilement dans 12Go avec une grande vitesse.
Gemma 2 7B / Gemma 3 7B QAT (Quantifié) : Excellents choix qui équilibrent qualité et usage VRAM pour ces cartes. Le Gemma 3 7B QAT en INT4 est hautement efficace.
Mistral 7B Instruct (Non quantifié/Quantifié) : Similaire au Llama 3.1 8B, fonctionne extrêmement bien et s’adapte facilement même avec une quantification moins agressive.
Phi-3 Medium (Quantifié) : Fonctionne confortablement avec une quantification 4-bit (~7Go VRAM nécessaires).
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B (Quantifié) : Fonctionne aussi bien, particulièrement avec une quantification Q4.
Mixtral 8x7B (Très Fortement Quantifié/Déchargé) : Sera très difficile à faire fonctionner sur 12Go. Possible seulement avec une quantification 3-bit très agressive et un déchargement CPU significatif, menant à des performances lentes et une dégradation potentielle de la qualité.
Modèles Affinés 7B/8B : Excellente plateforme pour faire fonctionner des modèles spécialisés 7B/8B.

RTX 5060 Ti (8Go / 12Go VRAM)

Les variantes 5060 Ti offrent de la polyvalence. La version 12Go comble l’écart vers le 5070, tandis que la version 8Go reste un point d’entrée.

Pour la variante 12Go VRAM : Peut gérer des modèles similaires au RTX 5070 (ex : Llama 3.1 8B quantifié, Gemma 3 7B QAT, Phi-3 Medium). Les performances seront légèrement inférieures en raison de potentiellement moins de cœurs CUDA.

Pour la variante 8Go VRAM :

Llama 3.1 8B Instruct (Quantifié) : Fonctionne bien avec une quantification 4-bit (Q4_K_M s’adapte confortablement dans 8Go).
Mistral 7B Instruct (Quantifié) : Similaire au Llama 3.1 8B, fonctionne bien avec une quantification 4-bit.
Phi-3 Mini / Small (Quantifié) : Ces modèles plus petits (3,8B pour Mini, 7B pour Small) sont idéaux pour les cartes 8Go et offrent de bonnes performances et qualité pour leur taille.
Gemma 2B QAT / Gemma 7B QAT (Quantifié) : Très efficaces et performants pour leur taille, s’adaptant bien dans 8Go.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B (Quantifié) : Léger et rapide, excellent sur les cartes 8Go.
Autres Modèles < 7B : Des modèles comme StableLM 3B et TinyLlama 1.1B fonctionnent très rapidement.

RTX 5060 (8Go VRAM) & RTX 5050 (8Go VRAM)

Ces cartes d’entrée de gamme sont les plus contraintes par la VRAM. Concentrez-vous sur des modèles plus petits ou des versions fortement quantifiées de modèles moyens.

Llama 3.1 8B Instruct (Quantifié) : Fonctionne bien avec une quantification 4-bit (Q4_K_M s’adapte confortablement dans 8Go).
Mistral 7B Instruct (Quantifié) : Similaire au Llama 3.1 8B, fonctionne bien avec une quantification 4-bit.
Phi-3 Mini / Small (Quantifié) : Idéal pour les cartes 8Go, offrant des capacités impressionnantes pour leur taille.
Gemma 2B QAT / Gemma 7B QAT (Quantifié) : Très efficaces et performants pour leur taille.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B (Quantifié) : Léger et rapide, excellent sur les cartes 8Go.
Autres Modèles < 7B : Des modèles comme StableLM 3B et TinyLlama 1.1B fonctionnent très rapidement.
Modèles Plus Grands (ex : 13B) : Possible seulement avec une quantification très agressive (ex : variantes Q2_K, Q3_K), attendez-vous à des performances plus lentes et une dégradation potentielle de la qualité. Le 5050 pourrait aussi être limité par la puissance de traitement brute pour les modèles 7B plus exigeants.

Comment Optimiser votre Configuration LLM Locale : Outils et Frameworks

Plusieurs outils puissants simplifient le processus de téléchargement et d’exécution des LLM localement, assurant que vous maximisez le potentiel de votre GPU RTX série 50 :

Ollama

Offre une interface en ligne de commande remarquablement simple et un serveur local. Il fournit une configuration facile et une gestion de modèles pour divers modèles GGUF.

# Télécharger et exécuter Llama 3.1 8B
ollama run llama3.1:8b
# Lister les modèles téléchargés
ollama list

LM Studio / Jan

Interfaces graphiques (GUI) conviviales qui rationalisent le téléchargement et l’interaction avec une large gamme de LLM, utilisant souvent llama.cpp en arrière-plan pour une exécution efficace.

Text Generation WebUI (Oobabooga)

Une interface web complète basée sur Gradio qui supporte divers modèles, chargeurs (Transformers, ExLlamaV2, Llama.cpp), et des fonctionnalités avancées comme le fine-tuning et divers modes de chat.

Llama.cpp

Un moteur d’inférence haute performance écrit en C++. Il utilise principalement le format GGUF et supporte l’accélération CPU et GPU (via CUDA/Metal). Bien qu’il nécessite une compilation, il offre un contrôle fin sur l’exécution du modèle.

# Exemple : Exécuter Llama 3.1 8B GGUF avec déchargement GPU
./main -m ./models/llama-3.1-8b-instruct.Q4_K_M.gguf \
       -p "User: Explain the concept of attention in Transformers.\nAssistant:" \
       -n 512 --color -ngl 33 # -ngl: num GPU layers

Hugging Face Transformers

La bibliothèque Python standard de l’industrie pour le traitement du langage naturel. Elle peut charger et exécuter de nombreux modèles, souvent intégrée avec accelerate pour le déchargement multi-GPU/CPU et bitsandbytes pour la quantification dynamique.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

# Charger avec quantification 4-bit pour l'efficacité VRAM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map= "auto", # Distribuer automatiquement les couches
    load_in_4bit=True
)

# Exemple de génération basique
inputs = tokenizer(
    "Generate a short story about a detective in a futuristic city:",
    return_tensors="pt"
).to("cuda")

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=150)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

vLLM / TensorRT-LLM

Bibliothèques d’inférence spécialisées conçues pour maximiser le débit et minimiser la latence, particulièrement pour les scénarios de service. Celles-ci impliquent typiquement des étapes de conversion de modèle et sont mieux adaptées aux utilisateurs avancés priorisant la vitesse brute.

Conseils pour le Benchmarking et l’Optimisation des Performances

Bien que les benchmarks publiés offrent un point de départ, la façon la plus efficace d’évaluer les performances est de tester les modèles directement sur votre matériel et avec votre charge de travail spécifique.

Benchmarking

Beaucoup d’outils incluent des benchmarks intégrés (ex : llama.cpp propose le calcul de perplexité et des tests de vitesse). De simples scripts Python utilisant le module time peuvent mesurer précisément la vitesse de génération pour des prompts particuliers.

Métriques Principales

Concentrez-vous sur les tokens par seconde (vitesse de génération) et le temps jusqu’au premier token (latence), qui sont cruciaux pour les applications temps réel.

Stratégies d’Optimisation

Niveau de Quantification : Expérimentez avec différentes quantifications GGUF (ex : Q4_K_M vs. Q5_K_M vs. Q8_0) ou paramètres bitsandbytes. Cela aide à équilibrer la consommation VRAM, la vitesse d’inférence, et la qualité de sortie.

Déchargement de Couches GPU (-ngl dans Llama.cpp) : Pour les modèles GGUF, ajustez le nombre de couches déchargées vers le GPU. Maximisez cette valeur dans vos limites VRAM pour la meilleure vitesse. Commencez haut et diminuez si vous rencontrez des erreurs de mémoire insuffisante.

Taille de Lot : Dans les frameworks supportant le traitement par lots (comme Transformers, vLLM), augmenter la taille du lot peut améliorer significativement le débit global, souvent avec un usage VRAM efficace.

Longueur de Contexte : Des fenêtres contextuelles plus longues consomment plus de VRAM en raison de la croissance du cache KV. Ajustez ce paramètre selon les besoins de votre application et la mémoire disponible.

Choix de Framework : Différents frameworks exhibent des caractéristiques de performance variables. Llama.cpp, ExLlamaV2, et TensorRT-LLM sont fréquemment parmi les plus rapides pour les charges de travail d’inférence.

Stack Logiciel : Assurez-vous que vos versions CUDA Toolkit, cuDNN, PyTorch, et framework sont compatibles et à jour. Les mises à jour régulières peuvent apporter des gains de performance notables.

Conclusion

Les GPU NVIDIA RTX série 50 offrent une plateforme inégalée pour faire fonctionner un large spectre de LLM localement. La capacité VRAM reste le facteur le plus important déterminant la faisabilité du modèle, avec le RTX 5090 32Go offrant le plus de flexibilité pour les applications de pointe, tandis que les RTX 5060/5050 8Go fournissent un point d’entrée accessible pour des modèles plus petits ou fortement quantifiés.

Les techniques de quantification avancées, incluant GGUF et les modèles optimisés QAT émergents, sont essentielles pour adapter les modèles plus grands dans la VRAM disponible et atteindre des performances impressionnantes. Choisir le bon LLM implique un équilibre stratégique de la taille du modèle, l’adéquation à la tâche, et la licence, tout pesé contre les caractéristiques spécifiques de VRAM et de performance de votre GPU RTX 50.