01Ce qu'il sait faire
- Ultra-léger : ~0,2 Go VRAM en Q4, tourne sur CPU
- Débit très élevé (~220 tok/s Q4)
- Modèle de fondation prêt pour la production
- Licence permissive (Apache 2.0 / OpenMDW)
- —Spécialisé séries temporelles : pas un LLM conversationnel
- —~385M : périmètre d'usage restreint à la prévision
- —Pas de tag Ollama, déploiement via HuggingFace
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Quel GPU pour faire tourner Granite Time Series PatchTST R2 ?
Pour exécuter Granite Time Series PatchTST R2 en local en quantification Q4, il faut environ 0.2 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un RTX 5060 Ti 16 Go (16 Go de VRAM, le meilleur €/Go).
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En mobilité : Granite Time Series PatchTST R2 tourne aussi sur un PC portable RTX (16 Go de VRAM) →
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- Espace en ligne à vie
- PDF + fichiers
- Remboursé 30 j
03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.
04Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.