Para correr un modelo LLM (Language Model Large) en una tarjeta RTX 4090 (con 24 GB de VRAM) y mantener un contexto de 32k tokens, necesitas un modelo que cumpla con estos requisitos técnicos. Aquí te presento las opciones más destacadas y cómo implementarlas:
1. Qwen1 (32k Context)
- Modelo: Qwen1 (versión original o Qwen1.5)
- Contexto: 32,768 tokens (perfecto para tu requerimiento).
- VRAM requerida:
- 176B parámetros: ~24 GB de VRAM con quantización de 4 bits (FP4).
- Recomendado: Usar la versión
Qwen1en 4-bit quantization para ajustarse a la RTX 4090.
- Enfoque: Desarrollado por Alibaba, es uno de los mejores en calidad y contexto largo.
- Repositorio: Qwen en Hugging Face
2. Mistral 8x (32k Context)
- Modelo: Mistral 8x (Mistral-8x-7B)
- Contexto: 32,768 tokens.
- VRAM requerida: ~12-15 GB (más liviano que Qwen1).
- Enfoque: Especializado en contextos largos y optimizado para inferencia rápida.
- Repositorio: Mistral-8x en Hugging Face
3. Llama3 (32k Context)
- Modelo: Llama3 (versión
32Bo80Bcon quantización). - Contexto: 32,768 tokens (versión
32B) o 81,920 tokens (versión80B). - VRAM requerida:
- 32B parámetros: ~18-22 GB (con quantización de 4 bits).
- 80B parámetros: ~24-28 GB (puede ajustarse con quantización, pero es más exigente).
- Enfoque: Modelo de Meta con excelentes capacidades multilingües y contexto largo.
- Repositorio: Llama3 en Hugging Face
4. Baojun (32k Context)
- Modelo: Baojun 13B o 33B
- Contexto: 32,768 tokens.
- VRAM requerida:
- 13B parámetros: ~9-12 GB (ideal para RTX 4090).
- 33B parámetros: ~18-22 GB (con quantización).
- Enfoque: Modelo chino con enfoque en contextos largos y rendimiento eficiente.
- Repositorio: Baojun en Hugging Face
5. Phoenix (32k Context)
- Modelo: Phoenix1.5-32k
- Contexto: 32,768 tokens.
- VRAM requerida: ~15-18 GB (versión 20B).
- Enfoque: Modelo chino optimizado para contextos largos y velocidad.
- Repositorio: Phoenix en Hugging Face
Cómo implementar con Quantización (Ejemplo con Qwen1)
Usa la librería transformers de Hugging Face y quantización dinámica para ajustar el modelo a tu GPU:
Notas importantes:
- Quantización (4-bit): Es esencial para ajustar modelos grandes como Qwen1 o Llama3-80B en tu RTX 4090. Sin esto, muchos modelos no cabrían.
- Contexto máximo: Asegúrate de que el modelo soporte 32k tokens (ver documentación del modelo).
- Alternativas si no funciona: Si un modelo supera tu VRAM, prueba versiones más pequeñas (ej: Mistral-8x-7B en lugar de Qwen1).
- Recomendado para principiantes: Mistral-8x-7B o Baojun-13B son buenas opciones por su equilibrio entre rendimiento y consumo de memoria.
Conclusión
- Mejor opción general: Qwen1 o Mistral-8x-7B (dependiendo de tus prioridades: Qwen por calidad, Mistral por eficiencia).
- Si priorizas rendimiento puro: Llama3-32B con quantización de 4 bits.
- Si buscas algo ligero: Baojun-13B o Phoenix-20B.
¡Prueba con el código de ejemplo y ajusta la quantización según necesites! 😊