Verhaar_Wiki

Je setup is zeker goed genoeg om lokale LLM's te draaien, maar er zijn belangrijke nuances afhankelijk van wat je precies wilt doen.

- Dit is je belangrijkste beperking. De 12GB VRAM bepaalt hoe groot een model volledig in GPU-geheugen kan passen - Voor gekwantiseerde modellen (4-bit): ongeveer 8B-13B parameter modellen passen volledig in VRAM - Grotere modellen zullen gedeeltelijk in RAM moeten draaien, wat aanzienlijk langzamer is

- Dit is uitstekend! Je kunt hiermee grotere modellen draaien via CPU-offloading - Modellen tot 70B+ parameters zijn mogelijk, maar met lagere snelheid

- Werkt goed met populaire tools zoals Ollama, LM Studio, llama.cpp, en Text Generation WebUI

- Ollama: Eenvoudig, goed voor beginners - LM Studio: Gebruiksvriendelijke interface - llama.cpp: Beste prestaties, meer configuratie nodig - Text Generation WebUI: Meeste opties, complexer

Je setup is goed voor experimenten en persoonlijk gebruik. Voor snelle chat-achtige ervaringen met modellen tot 13B parameters is het uitstekend. Voor zwaardere taken of grotere modellen zul je compromissen moeten sluiten tussen modelgrootte en snelheid.

—

Gezien je specifieke hardware (4070 Ti met 12GB VRAM en 64GB RAM), hier zijn mijn concrete aanbevelingen voor de beste balans tussen snelheid en intelligentie.

Voor de snelste ervaring waarbij je volledige VRAM gebruikt zonder vertraging door het systeemgeheugen:

- Waarom: Dit is momenteel een van de slimste modellen in deze grootteklasse - Prestaties: Met 4-bit kwantisatie (Q4_K_M) neemt dit ongeveer 5-6 GB VRAM in beslag. Het zal extreem snel draaien (vaak >30 tokens/sec) op je 4070 Ti - Gebruik: Perfect voor chat, samenvattingen, en algemene vragen

- Waarom: Een nieuwere architectuur die vaak beter presteert dan de standaard 13B modellen - Prestaties: Past netjes binnen je 12GB VRAM (ongeveer 7-8 GB bij Q4). Je krijgt hiermee een stapje meer intelligentie dan de 8B modellen, met nog steeds zeer hoge snelheid

- Waarom: Google's open model, bekend om goede redeneervermogens en creatieve schrijfstijl - Prestaties: Vergelijkbaar met Llama 3.1 8B qua geheugengebruik en snelheid

Als je bereid bent om iets te wachten voor meer intelligentie, kun je gebruikmaken van je enorme 64GB RAM:

- Waarom: Dit is een van de krachtigste open modellen ter wereld - Hoe het werkt: Ongeveer 40GB van het model past niet in je VRAM en wordt uitbesteed aan je RAM - Snelheid: Verwacht 2 tot 4 tokens per seconde. Dit is leesbaar, maar niet “instant”. Het is ideaal voor complexe redenering, coderen of diepgaande analyse waar snelheid minder belangrijk is dan kwaliteit

Voor Windows 11 met een Nvidia GPU raad ik deze volgorde aan:

- Heeft een ingebouwde zoekfunctie om modellen direct te downloaden - Laat je visueel zien hoeveel VRAM/RAM er wordt gebruikt - Heeft een “GPU Offload” slider waarmee je precies kunt instellen hoeveel lagen naar je 4070 Ti gaan en hoeveel naar je CPU/RAM - Tip: Zoek hier naar “Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF” en kies een bestand met Q4_K_M in de naam

- Zeer lichtgewicht en efficiënt - Installeer met één commando:

ollama run llama3.1

- Het kiest automatisch de beste instellingen voor je hardware - Je kunt het koppelen aan andere interfaces (zoals Open WebUI) als je een mooie chat-interface wilt

- Als je de absolute maximale snelheid wilt uit je 4070 Ti halen, is dit vaak de beste keuze - Vereist wel wat meer configuratie (het .exe bestand draaien met specifieke argumenten)

Start met LM Studio en download Llama 3.1 8B Instruct (Q4_K_M).

* Dit geeft je direct een gevoel voor hoe snel je systeem is * Zodra je dat onder de knie hebt, probeer Mistral Nemo 12B voor iets meer intelligentie * Als je merkt dat je meer diepgang nodig hebt, probeer dan de 70B versie om te zien of de snelheid voor jou acceptabel is

Wil je dat ik uitleg hoe je LM Studio installeert en de juiste instellingen zet voor je 4070 Ti?