Família Claire · 7B de parâmetros★ Feito na França

Claire 7B 0.1

Ajuste fino do Falcon-7B com LoRA em diálogos espontâneos em francês. ⚠ Licença NC-SA. Variante Apache separada.

🇫🇷 LINAGORA·Licença CC-BY-NC-SA 4.0·Contexto 2k tokens·Data de lançamento novembro de 2023·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Diálogo natural em francês
  • Francês espontâneo
Limitações que você deve conhecer
  • —⚠ CC-BY-NC-SA (variante Apache separada)
  • —Apenas contexto de 2k
Arquitetura
Ajuste fino do Falcon-7B com LoRA usando diálogos espontâneos em francês
Treinamento
LINAGORA + OpenLLM-France.
Ideal para
Diálogo FR espontâneo

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$# HuggingFace: OpenLLM-France/Claire-7B-0.1 (Apache: Claire-7B-Apache-0.1)
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
5 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
6 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
9 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
14 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 8 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Claire 7B 0.1?

Para executar Claire 7B 0.1 localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 5 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5060 Ti 16GB (ASUS Prime) — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

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Em deslocamento: Claire 7B 0.1 também roda em um Notebook RTX (16 GB de VRAM) →

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~12t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~35t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~90t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900