| Both sides previous revisionPrevious revision | |
| marc:linux:llm_ai [2026/04/11 17:57] – marcv | marc:linux:llm_ai [2026/04/12 18:11] (current) – marcv |
|---|
| Als je merkt dat de snelheid te laag is voor dagelijks gebruik, probeer dan eerst ''Llama 3.1 35B'' of ''Mistral Large 24B'' als tussenstap. | Als je merkt dat de snelheid te laag is voor dagelijks gebruik, probeer dan eerst ''Llama 3.1 35B'' of ''Mistral Large 24B'' als tussenstap. |
| |
| | ===== Het Meest Bepladende Element in Uw Setup voor LLMs ===== |
| | |
| | Het meest bepalende element in uw setup voor LLMs is de ''12GB VRAM''. Dit bepaalt hoeveel informatie (de gewichten en activaties) tegelijkertijd op de snelste opslag (de GPU-geheugenbank) kan staan. |
| | |
| | ---- |
| | |
| | == 🥇 Het Beste Advies: Qwen3.5 9B == |
| | |
| | Met uw hardware is het model ''Qwen3.5 9B'' de optimale keuze. |
| | |
| | === Waarom dit model? === |
| | |
| | * ''Perfecte Passvorm (VRAM)'': Een 9 miljard parameter model past zeer comfortabel in 12GB VRAM, vooral wanneer u geavanceerde kwantisatietechnieken gebruikt (zoals Q4_K_M). U blijft een significant deel van uw VRAM over voor de context en het uitvoeren van de inferentie. |
| | * ''Prestatie/Capaciteit'': Het biedt voldoende parameters om redenering, complexe instructies en hoogwaardige tekstgeneratie uit te voeren (dit is veel beter dan een 4B of 2B model). |
| | * ''Snelheid'': Omdat het volledig in VRAM past, draait het snel en stabiel. |
| | |
| | ---- |
| | |
| | == 🚫 Waarom de grotere modellen risicovol zijn? == |
| | |
| | U wilt niet simpelweg een groot model draaien, u wilt een ''snel'' model draaien. |
| | |
| | Modellen zoals ''Qwen3.5 35B A3B'' of ''Gemma 4 26B A4B'' zijn te groot voor stabiele en snelle werking op 12GB VRAM. Als u ze toch forceert, gebeuren twee dingen: |
| | |
| | * ''Trage Offloading'': Het systeem moet constant gegevens heen en weer verplaatsen tussen het trage system-RAM (64GB) en de snelle VRAM (12GB). Dit proces heet ''offloading'' en zal uw antwoordtijd enorm verlengen, waardoor een 35B model veel langzamer aanvoelt dan een goed geoptimaliseerd 9B model. |
| | * ''Instabiliteit'': Het systeem kan overbelast raken of crashen bij zeer lange contextvensters (veel tekst tegelijk laten verwerken). |
| | |
| | ---- |
| | |
| | == ✨ Samenvatting per Scenario en Hardware == |
| | |
| | ^ Modelklasse ^ Geschiktheid voor 12GB VRAM? ^ Prestatie vs. Snelheid ^ Wanneer gebruiken? ^ |
| | | Qwen3.5 9B | ⭐⭐⭐⭐ (Optimal) | Zeer hoog en snel | Algemeen gebruik, complexe Q&A, beste allrounder. | |
| | | Gemma/Nemotron (2-4B) | ⭐⭐⭐⭐ (Zeer goed) | Medium, extreem snel | Simpele, snelle taken waar de diepgang minder belangrijk is. | |
| | | Qwen3.5 35B+ | ❌ (Te groot) | Extreem hoog, maar traag | Vereist 24GB+ VRAM en een serveromgeving. Niet aanbevolen voor deze GPU. | |
| | |
| | ---- |
| | |
| | == 🛠 Belangrijk Advies: De Quantization Stap! == |
| | |
| | Om de beste prestatie uit uw model te halen, is het cruciaal dat u ''kwantisatie (quantization)'' toepast wanneer u het model laadt. |
| | |
| | * ''Wat is kwantisatie?'': Het proces waarbij de precisie van de gewichten van het model wordt verlaagd (bijv. van 16-bit naar 4-bit). |
| | * ''Waarom?'': Dit maakt een gigantisch model kleiner en efficiënter, zodat het past in uw VRAM zonder significant kwaliteitsverlies. |
| | * ''Hoe?'': Gebruik inferentiekaders (frameworks) zoals ''llama.cpp'', ''GPT4All'', of bibliotheken die gespecialiseerd zijn in 4-bit kwantisatie (zoals ''bitsandbytes''). |
| | |
| | ---- |
| | |
| | == Conclusie: Uw Workflow == |
| | |
| | # Kies het model: ''Qwen3.5 9B'' |
| | # Gebruik een framework om het te laden met ''Q4_K_M'' kwantisatie |
| | # Uw systeem-RAM van ''64GB'' is er goed voor, omdat u zo grote contextvensters kunt verwerken en de geheugenbehoefte tijdens lange sessies kan ondersteunen. Uw VRAM (12GB) zorgt echter voor de brute snelheid! |
