Llama 3.3 70B

Exécutez le modèle Meta Llama 3.3 70B sur les GPU Clore.ai

Nouvelle version disponible ! Meta a publié Llama 4 en avril 2025 avec une architecture MoE — Scout (17B active, tient sur RTX 4090) offre une qualité similaire avec une fraction de la VRAM. Envisagez une mise à niveau.

Le dernier et plus efficace modèle 70B de Meta sur les GPU CLORE.AI.

Tous les exemples peuvent être exécutés sur des serveurs GPU loués via CLORE.AI Marketplace.

Pourquoi Llama 3.3 ?

• Meilleur modèle 70B - Équivaut aux performances de Llama 3.1 405B pour une fraction du coût

• Multilingue - Prend en charge 8 langues nativement

• Contexte 128K - Traitement de longs documents

• Poids ouverts - Gratuit pour un usage commercial

Aperçu du modèle

Spécification	Valeur
Paramètres	70B
Longueur du contexte	128K tokens
Données d'entraînement	15T+ tokens
Langues	EN, DE, FR, IT, PT, HI, ES, TH
Licence	Licence communautaire Llama 3.3

Performance vs autres modèles

Benchmark	Llama 3.3 70B	Llama 3.1 405B	GPT-4o
MMLU	86.0	87.3	88.7
HumanEval	88.4	89.0	90.2
MATH	77.0	73.8	76.6
Multilingue	91.1	91.6	-

Exigences GPU

Configuration	VRAM	Performances	Coût
Quantifié Q4	40Go	Bon	A100 40GB (~0,17 $/h)
Quantifié Q8	70Go	Meilleur	A100 80GB (~0,25 $/h)
FP16 complet	140 Go	Meilleur	2x A100 80GB (~0,50 $/h)

Recommandé : A100 40GB avec quantification Q4 pour le meilleur rapport prix/performance.

Déploiement rapide sur CLORE.AI

Utilisation d'Ollama (le plus simple)

Image Docker :

ollama/ollama

Ports :

22/tcp
11434/http

Après le déploiement :

ollama pull llama3.3
ollama run llama3.3

Utilisation de vLLM (Production)

Image Docker :

vllm/vllm-openai:latest

Ports :

22/tcp
8000/http

Commande :

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --max-model-len 32768 \
    --host 0.0.0.0

Accéder à votre service

Après le déploiement, trouvez votre http_pub URL dans Mes commandes:

1. Aller à la Mes commandes page

2. Cliquez sur votre commande

3. Trouvez l' http_pub URL (par ex., abc123.clorecloud.net)

Utilisez https://VOTRE_HTTP_PUB_URL au lieu de localhost dans les exemples ci-dessous.

Méthodes d'installation

Méthode 1 : Ollama (Recommandé pour les tests)

# Installer Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Récupérer Llama 3.3 (télécharge automatiquement la version Q4)
ollama pull llama3.3

# Exécuter en interactif
ollama run llama3.3

# Ou servir via API
ollama serve

Utilisation de l'API :

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.3",
  "prompt": "Explique l'informatique quantique en termes simples"
}'

Méthode 2 : vLLM (Production)

pip install vllm

# GPU unique (A100 40GB avec quantification AWQ)
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model casperhansen/llama-3.3-70b-instruct-awq \
    --quantization awq \
    --max-model-len 16384 \
    --host 0.0.0.0

# Multi-GPU (2x A100 pour précision complète)
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct \
    --tensor-parallel-size 2 \
    --max-model-len 32768 \
    --host 0.0.0.0

Utilisation de l'API (compatible OpenAI) :

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="dummy")

response = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant serviable."},
        {"role": "user", "content": "Écris une fonction Python pour calculer les nombres de Fibonacci"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1024
)

print(response.choices[0].message.content)

Méthode 3 : Transformers + bitsandbytes

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig

# Configuration de quantification 4 bits
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)

model_id = "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map="auto"
)

# Générer
messages = [
    {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant de codage utile."},
    {"role": "user", "content": "Écris un scraper web en Python en utilisant BeautifulSoup"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    return_tensors="pt"
).to("cuda")

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    temperature=0.7,
    do_sample=True
)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Méthode 4 : llama.cpp (hybride CPU+GPU)

# Cloner et construire
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make LLAMA_CUDA=1

# Télécharger le modèle GGUF
wget https://huggingface.co/bartowski/Llama-3.3-70B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.3-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf

# Démarrer le serveur
./llama-server \
    -m Llama-3.3-70B-Instruct-Q4_K_M.gguf \
    -c 8192 \
    -ngl 80 \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8080

Benchmarks

Débit (tokens/seconde)

GPU	Q4	Q8	FP16
A100 40GB	25-30	-	-
A100 80GB	35-40	25-30	-
2x A100 80Go	50-60	40-45	30-35
H100 80GB	60-70	45-50	35-40

Temps jusqu'au premier token (TTFT)

GPU	Q4	FP16
A100 40GB	0,8-1,2s	-
A100 80GB	0,6-0,9s	-
2x A100 80Go	0,4-0,6s	0,8-1,0s

Longueur du contexte vs VRAM

Contexte	VRAM Q4	VRAM Q8
4K	38GB	72Go
8K	40Go	75GB
16K	44GB	80GB
32K	52GB	90GB
64K	68 Go	110GB
128K	100GB	150Go

Cas d'utilisation

Génération de code

messages = [
    {"role": "system", "content": "Vous êtes un programmeur expert. Écrivez un code propre, efficace et bien documenté."},
    {"role": "user", "content": "Crée une API REST avec FastAPI et une authentification utilisateur utilisant des tokens JWT"}
]

Analyse de documents (long contexte)

# Charger un long document
with open("large_document.txt") as f:
    document = f.read()

messages = [
    {"role": "system", "content": "Vous êtes un analyste de document. Fournissez une analyse détaillée et précise."},
    {"role": "user", "content": f"Analysez ce document et fournissez un résumé avec les points clés:\n\n{document}"}
]

Tâches multilingues

messages = [
    {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant multilingue."},
    {"role": "user", "content": "Traduisez ceci en allemand, français et espagnol : 'The quick brown fox jumps over the lazy dog'"}
]

Raisonnement et analyse

messages = [
    {"role": "system", "content": "Pensez étape par étape. Montrez votre raisonnement."},
    {"role": "user", "content": "Un train quitte la gare A à 9h00 en roulant à 60 mph. Un autre train quitte la gare B (à 300 miles) à 10h00 en direction de la gare A à 90 mph. Quand et où se rencontrent-ils ?"}
]

Conseils d'optimisation

Optimisation de la mémoire

# vLLM avec optimisation de la mémoire
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model casperhansen/llama-3.3-70b-instruct-awq \
    --quantization awq \
    --gpu-memory-utilization 0.95 \
    --max-model-len 8192

Optimisation de la vitesse

# Activer Flash Attention
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct \
    --tensor-parallel-size 2 \
    --enable-prefix-caching

Traitement par lots

# Traiter plusieurs requêtes efficacement
responses = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
    messages=messages,
    n=4,  # Générer 4 réponses
    temperature=0.8
)

Comparaison avec d'autres modèles

Fonction	Llama 3.3 70B	Llama 3.1 70B	Qwen 2.5 72B	Mixtral 8x22B
MMLU	86.0	83.6	85.3	77.8
Programmation	88.4	80.5	85.4	75.5
Mathématiques	77.0	68.0	80.0	60.0
Contexte	128K	128K	128K	64K
Langues	8	8	29	8
Licence	Ouvrir	Ouvrir	Ouvrir	Ouvrir

Verdict : Llama 3.3 70B offre les meilleures performances globales de sa catégorie, en particulier pour les tâches de programmation et de raisonnement.

Dépannage

Mémoire insuffisante

# Utilisez la quantification AWQ (la plus économe en mémoire)
--model casperhansen/llama-3.3-70b-instruct-awq --quantization awq

# Réduire la longueur du contexte
--max-model-len 8192

# Utiliser le parallélisme tensoriel
--tensor-parallel-size 2

Première réponse lente

• La première requête charge le modèle sur le GPU - attendre 30-60 secondes

• Utilisez --enable-prefix-caching pour des requêtes ultérieures plus rapides

• Pré-chauffer avec une requête factice

Accès Hugging Face

# Connexion à HF (requise pour le modèle restreint)
huggingface-cli login

# Ou définir une variable d'environnement
export HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=hf_xxxxx

Estimation des coûts

Configuration	GPU	$/heure	tokens/$
Économique	A100 40GB (Q4)	~$0.17	~530K
Équilibré	A100 80GB (Q4)	~$0.25	~500K
Performances	2x A100 80Go	~$0.50	~360K
Maximum	H100 80GB	~$0.50	~500K

Prochaines étapes

• - Débit le plus élevé - Déploiement en production

• Guide Ollama - Installation locale facile

• Configuration Multi-GPU - Monter en charge vers des modèles plus grands

• - Construire des applications