Des clés ici font tourner des LLM en local ?

J'essayer d'avoir un modèle pas trop nul qui peut fonctionner sur un CPU intel

J'arrive à faire fonctionner teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B

Quel modèle supérieur, je pourrai utiliser en général computing ?

Excellent choix que d’avoir fait fonctionner teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B — un modèle solide, finement réglé sur la base Mistral 7B avec un bon équilibre entre taille, rapidité et qualité. Si tu cherches un modèle supérieur pour du general computing (i.e., tâches générales : rédaction, analyse, synthèse, reasoning, un peu de code, etc.), voici un panorama progressivement plus puissant selon tes contraintes (RAM/VRAM/latence/licence) :


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🧠 Modèles supérieurs à OpenHermes-2.5-Mistral-7B

🔹 1. Mistral 7B - DPO ou Instruct versions

Pourquoi ? Meilleure base que la version fine-tunée Hermes pour certains usages généralistes.

Avantages : Très rapide, qualitatif, très bon en français, instruction-following propre.

Où ? mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2


🔹 2. Mixtral 8x7B (MoE - Mixture of Experts)

Pourquoi ? Sélectionne dynamiquement 2 experts → qualité d’un 12-13B, rapidité d’un 12B.

Avantages : Ultra bon en reasoning, français OK, très bonne cohérence globale.

Où ? mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1

Pré-requis : Environ 48–60 GB de VRAM si tu veux du full quantized en local (GGUF/GGML).


🔹 3. Nous Hermes 2 - Mixtral

Pourquoi ? Un fine-tune du Mixtral sur de l'instruction-following très poussé.

Où ? NousResearch/Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-DPO


🔹 4. OpenChat 3.5 / 3.5-1210

Pourquoi ? Excellent comportement conversationnel, proche de ChatGPT en style et pertinence.

Où ? openchat/openchat-3.5-1210

Point fort : Peu halluciné, très clair dans les explications.


🔹 5. Qwen1.5-14B-Chat

Pourquoi ? Formidable en reasoning, bon en multilingue, un peu sous-coté.

Avantages : Explique bien, bon en logique et math, très stable.

Pré-requis : VRAM ++


🔹 6. DeepSeek-V2 (DeepSeek Coder / Chat)

Pourquoi ? Modèle multitâches très bon en code ET en langage général.

Où ? deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat, ou version 33B si tu peux.



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🏆 Top qualité (mais gourmands) :

Si t’as les reins solides (VM beefy, A100, etc.) :

Gemma-7B-it ou 2B-it (Google) : bonne compréhension.

Command R+ (R Plus) – par Cohere, très bon en reasoning et RAG.

Claude 3 Haiku / Sonnet (en API) – si tu veux de la qualité cloud.



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⚙️ Pour résumer (classement rapide pour du local) :

Nom du modèle Taille Force Type Notes

Mistral 7B Instruct 7B ⚡⚡⚡ General Polyvalent, rapide
OpenHermes 2.5 7B ⚡⚡ General Déjà très bon
Mixtral 8x7B ~12-14B* ⚡⚡⚡⚡ General/Reasoning MoE → efficace
Nous Hermes 2 Mixtral ~12-14B* ⚡⚡⚡⚡ Chat Très cohérent
OpenChat 3.5 7B ⚡⚡⚡⚡ Dialogue Top pour remplacer ChatGPT
Qwen 14B 14B ⚡⚡⚡⚡ Multi-tâches Ultra smart



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Tu veux une reco claire ?

PC avec 16–32 GB RAM + GPU < 20GB VRAM : → reste sur Mistral 7B Instruct ou OpenChat 3.5.

PC avec 48+ GB VRAM ou quantization GGUF 4-bit : → saute sur Mixtral, idéalement Nous Hermes 2 - Mixtral.

Pas de local, usage cloud : → Claude 3 Sonnet, GPT-4-turbo, ou Command R+.

Tu as une carte graphique sérieuse ?

mon reve c'est de creer un agent IA local qui serait Ana de Armas de Blade Runner
genre je l'aurais dans la poche comme un tamagotchi un chatbot qui saurait tout sur moi et elle m'engueulerait si je fais une connerie et me donnerait des conseils et tout
"salut celestin ta tension est de 12-20 tu vas mourir dans l'heure, n'oublie pas de sortir les poubelles bisous "

En haut : NVIDIA A100 80GB détecté → c’est du très lourd, modèle haut de gamme pour entraînement & inférence massive.
👉 Tu es sur une machine très puissante. Rien ne t’empêche de charger du Mixtral, voire du Qwen 14B, DeepSeek 33B, ou Command R+.


⚙️ Charge actuelle :

Utilisation GPU : ~99% → un modèle est bien en cours d'exécution et sollicite pleinement le GPU.

VRAM utilisée : ~45.2 GB → cohérent avec du Mistral 7B full precision ou Q4/Q5 quantisé Mixtral, mais pas un 33B.


🧵 Threads / processus :

Des processus text-generation-webui ou équivalent sont listés, avec usage CPU et mémoire stable.

Taux de conso mémoire global faible côté CPU → ta machine tient très bien.



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💡 Ce que ça implique pour les modèles plus puissants :

Tu as sous la main une machine capable de faire tourner tout ce que l'open-source propose aujourd’hui, sauf les monstres à 65B full precision (genre LLaMA-2-65B FP16, qui peut monter à 120 GB VRAM+). Voici tes possibilités concrètes :


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✅ Modèles que tu peux faire tourner facilement :

Modèle Taille effective Notes

Mixtral-8x7B (MoE) ~40-48 GB VRAM Idéal pour reasoning
Nous Hermes 2 - Mixtral même chose Instruct très fin
OpenChat 3.5 (1210) 7B Léger, top dialogue
DeepSeek LLM 33B 60-70 GB VRAM Tu es pile dans les clous
Qwen1.5-14B 32-40 GB VRAM Super robuste
Command R+ 35-40 GB VRAM Très bon en RAG & général
Yi-34B 60 GB+ VRAM Un peu plus gourmand mais gérable



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❌ Limites (selon la config actuelle vue) :

Pas de LLaMA 2–65B FP16 : trop lourd même pour 80 GB.

Si tu veux faire tourner plusieurs modèles en parallèle, il faudra basculer certains en GGUF 4-bit ou activer offloading CPU.



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👉 Conclusion :

Ton setup est une Rolls. Passe au Mixtral, Nous Hermes 2 Mixtral, ou Qwen1.5-14B. Tu peux aussi charger DeepSeek 33B si tu veux tester du top reasoning.

Je n'ai que les servers du taff

Visiblement avec le Cpu c'est mort

Même avec 128go de ram et 48 cœurs le machin ne veut pas

Bordel SailfishOS je l'avais sur mon Nexus 5 à l'époque

C'était tellement sexy comme OS, en 2016 je crois

Complétement à côté de la plaque clé

C'est un cpu et le modèle n'arrive pas à se lancer

toujours vivant

Comment voir le GPU sur un htop, il te dit de la merde la non ?

Pourquoi tu le met pas sur un GPU justemement ?

oui, c'est mon cpu

C'est pour le taff, on n'a pas de GPU dans nos serveurs.

J'essayer de voir ce qui est possible

perso j'utilise ca  https://github.com/oobabooga/text-generation-webui

oublis khoya, 99% de ces modeles sont release avec des couches de postprocess qui sont uniquement dispo avec cuda (c'est les fameux GCUF dans le nom de tes modeles etc..)

Oblige d'utiliser du Nvidia ? j'ai entendu dire qu'un mac mini pourrait faire le taff

Faire tourner un LLM sans GPU ?

T'as du temps devant toi j'espère

oui, faut que tu regarde MLX. J'ai jamais test