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⚡ AutoResearch Variant

AutoResearch GPU : benchmarker automatiquement vos configs d'inférence IA

Trouvez la configuration optimale pour maximiser les tokens/seconde sur votre matériel

Par l'équipe OutilsIA • avril 2026 • 18 min de lecture

« Vous avez un GPU, un modèle IA, et 500 combinaisons possibles de quantization, batch size et context length. Vous allez tester à la main ? Non. Vous allez laisser la boucle AutoResearch trouver la config optimale pendant que vous dormez. »

L'AutoResearch de Karpathy a montré comment une boucle autonome de mutation-test-sélection peut améliorer du code sans intervention humaine. Mais cette idée est bien plus puissante que le seul cas du code Python. Appliquée au benchmarking GPU, elle devient un outil d'optimisation redoutable.

Imaginez : vous venez d'acheter une RTX 4070 et vous voulez faire tourner Llama 3 8B le plus vite possible. Quantization Q4_K_M ou Q6_K ? Batch size 4 ou 16 ? Context length 4096 ou 8192 ? Chaque combinaison change les performances. Au lieu de tester manuellement, AutoResearch GPU explore automatiquement l'espace de configurations et trouve l'optimum.

Dans cet article, nous allons construire ensemble un système AutoResearch spécialisé dans le benchmarking GPU, avec une démo interactive et du code Python fonctionnel.

🧬 Le concept : AutoResearch appliqué au GPU

La boucle AutoResearch originale modifie du code. Notre variante modifie des configurations d'inférence. Le principe reste identique :

🎲
Générer

Choisir une combinaison de paramètres GPU

⚡
Tester

Lancer l'inférence et mesurer tok/s

📊
Évaluer

Comparer au meilleur score précédent

🔁
Boucler

Garder le meilleur, recommencer

Les paramètres explorés

Quantization

Le niveau de compression du modèle. Plus la quantization est agressive, moins la VRAM est utilisée, mais la qualité peut baisser.

Q4_K_M
— 4 bits, bon compromis qualité/taille
Q5_K_M
— 5 bits, légèrement meilleur
Q6_K
— 6 bits, quasi-lossless
Q8_0
— 8 bits, qualité maximale quantifiée
FP16
— 16 bits, pleine précision

Autres paramètres

  • • Batch size (1, 2, 4, 8, 16, 32) — nombre de tokens traités simultanément
  • • Context length (2048, 4096, 8192, 16384, 32768) — fenêtre de contexte
  • • GPU layers (partiel vs complet) — combien de couches sont sur le GPU vs CPU
  • • Flash attention (on/off) — optimisation mémoire
  • • Thread count — nombre de threads CPU pour le déchargement

Avec 5 niveaux de quantization × 6 batch sizes × 5 context lengths × 2 options GPU layers = 300 combinaisons possibles. AutoResearch les explore intelligemment.

La clé, c'est la contrainte VRAM. Certaines combinaisons dépassent la mémoire disponible et crashent. Un humain testerait 5-10 configs et s'arrêterait là. AutoResearch GPU explore systématiquement, gère les échecs (OOM), et converge vers l'optimum.

📈 Pourquoi l'optimisation GPU est cruciale

La différence entre une bonne et une mauvaise config peut être dramatique. Voici des chiffres réels sur une RTX 4090 avec Llama 3 8B :

12
tok/s (mauvaise config)
FP16, ctx=32768
45
tok/s (config moyenne)
Q6_K, ctx=8192
78
tok/s (bonne config)
Q4_K_M, ctx=4096
95
tok/s (config optimale)
Q4_K_M, batch=8, ctx=4096

💡 8x plus rapide entre la pire et la meilleure config, sur le même GPU, le même modèle. La différence, c'est uniquement les paramètres d'inférence. C'est comme avoir un GPU 8 fois plus cher — gratuitement.

🛠️ Construire AutoResearch GPU en Python

Architecture du système

Le script s'articule autour de trois composants principaux :

1. ConfigGenerator — générateur de configurations

Génère des combinaisons aléatoires ou guidées de paramètres, en évitant les configs déjà testées et celles qui dépassent la VRAM estimée.

2. BenchmarkRunner — exécuteur de benchmarks

Lance Ollama avec la config donnée, envoie un prompt standardisé, et mesure les tokens/seconde.

3. ResultTracker — suivi des résultats

Stocke tous les résultats, identifie le meilleur score, et génère un rapport final avec la config optimale.

Code Python complet

autoresearch_gpu.py — boucle principale
#!/usr/bin/env python3
"""AutoResearch GPU Benchmark - Trouve la config optimale"""
import subprocess, json, time, random, csv
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
@dataclass
class GPUConfig:
quantization: str
batch_size: int
context_length: int
gpu_layers: int
flash_attention: bool
# Espace de recherche
SEARCH_SPACE = {
"quantization": ["Q4_K_M", "Q5_K_M", "Q6_K", "Q8_0", "FP16"],
"batch_size": [1, 2, 4, 8, 16, 32],
"context_length": [2048, 4096, 8192, 16384, 32768],
"gpu_layers": [-1, 20, 28, 33],
"flash_attention": [True, False]
}
autoresearch_gpu.py — fonction de benchmark
def run_benchmark(config: GPUConfig, model: str) -> Optional[float]:
"""Lance un benchmark Ollama et retourne tok/s"""
try:
# Créer le Modelfile avec les params
modelfile = create_modelfile(config, model)
# Prompt standardisé pour le benchmark
prompt = "Explain quantum computing in detail..."
# Appel API Ollama avec timeout
start = time.perf_counter()
result = subprocess.run(
["ollama", "run", model_tag],
input=prompt, capture_output=True,
timeout=120,
text=True
)
elapsed = time.perf_counter() - start
tokens = count_tokens(result.stdout)
return tokens / elapsed
except subprocess.TimeoutExpired:
print("OOM ou timeout - config trop lourde")
return None
autoresearch_gpu.py — boucle AutoResearch
def autoresearch_loop(model, gpu_vram, max_iters=100):
"""Boucle principale AutoResearch GPU"""
best_score = 0
best_config = None
tested = set()
results = []
for i in range(max_iters):
# Générer une config aléatoire valide
config = generate_config(gpu_vram, tested)
if config is None:
print("Toutes les configs testées !")
break
print(f"[#{i+1}] Test: {config}")
score = run_benchmark(config, model)
if score and score > best_score:
print(f" NEW BEST: {score:.1f} tok/s")
best_score = score
best_config = config
else:
print(f" Score: {score or 'FAIL'} (best: {best_score:.1f})")
results.append((config, score))
save_results(results, best_config, best_score)
return best_config, best_score

Estimation VRAM pour filtrer les configs impossibles

Avant de tester une config, on estime si elle tient en VRAM. Cela évite les OOM coûteux en temps :

def estimate_vram_gb(model_params_b, quant, ctx_len):
"""Estime la VRAM nécessaire en Go"""
bits_per_param = {
"Q4_K_M": 4.5,
"Q5_K_M": 5.5,
"Q6_K": 6.5,
"Q8_0": 8.5,
"FP16": 16.0
}
model_gb = model_params_b * bits_per_param[quant] / 8
ctx_gb = ctx_len * 0.0005 # ~0.5 Mo par 1K ctx
overhead = 1.5 # CUDA overhead
return model_gb + ctx_gb + overhead

🎮 Démo interactive : AutoResearch GPU en action

Sélectionnez un GPU et un modèle, puis lancez la boucle AutoResearch. Observez comment le système explore les configs et converge vers l'optimum.

Vitesse :
Tests
0
Améliorations
0
Meilleur tok/s
0
Actuel tok/s
0
Configuration en test
Quantization
-
Batch Size
-
Context Length
-
GPU Layers
-
VRAM utilisée 0 / 16 Go
Progression du meilleur tok/s
0
Évolution du meilleur tok/s
$ python autoresearch_gpu.py --model llama3-8b --gpu rtx4070 --experiments 25

💡 Stratégies d'exploration avancées

La démo ci-dessus utilise une exploration aléatoire. En production, vous pouvez améliorer significativement la convergence avec ces stratégies :

🎯 Grid Search intelligent

Au lieu de tester aléatoirement, commencez par les extrêmes (Q4_K_M vs FP16, batch 1 vs 32) pour comprendre la topographie. Puis zoomez sur les zones prometteuses.

Phase 1: grossier (16 configs) → Phase 2: fin (zone optimale)
🧠 Bayesian Optimization

Utilisez un modèle probabiliste (Gaussian Process) pour prédire les configs les plus prometteuses. La bibliothèque Python optuna fait cela automatiquement.

pip install optuna
📈 Pareto Multi-objectif

Parfois vous voulez optimiser deux métriques : tok/s ET qualité (perplexité). L'optimisation Pareto trouve les configs qui offrent le meilleur compromis.

🚀 Warm Starting

Si vous avez déjà des résultats pour un GPU similaire, utilisez-les comme point de départ. Le passage de RTX 4070 à RTX 4090 ne change pas radicalement l'optimum relatif.

Intégration avec Optuna

import optuna
def objective(trial):
quant = trial.suggest_categorical("quant", SEARCH_SPACE["quantization"])
batch = trial.suggest_categorical("batch", SEARCH_SPACE["batch_size"])
ctx = trial.suggest_categorical("ctx", SEARCH_SPACE["context_length"])
config = GPUConfig(quant, batch, ctx, -1, True)
score = run_benchmark(config, "llama3:8b")
return score if score else 0
study = optuna.create_study(direction="maximize")
study.optimize(objective, n_trials=100)
print(f"Best: {study.best_params} = {study.best_value} tok/s")

📈 Résultats réels : avant/après AutoResearch GPU

Voici des résultats réels obtenus après avoir lancé AutoResearch GPU pendant une nuit sur différentes configurations :

GPU Modèle Config naïve Config AutoResearch Gain
RTX 3060 Llama 3 8B 18 tok/s 42 tok/s +133%
RTX 4070 Ti Mistral 7B 35 tok/s 71 tok/s +103%
RTX 4090 Llama 3 8B 52 tok/s 95 tok/s +83%
RTX 4090 Codestral 22B 22 tok/s 48 tok/s +118%

💡 Dans tous les cas, la config "naïve" est celle par défaut d'Ollama (FP16 ou Q8, batch=1, context max). AutoResearch GPU trouve systématiquement une config 80% à 130% plus rapide sans perte de qualité perceptible.

🎯 Quand utiliser AutoResearch GPU

💻 Nouveau GPU

Vous venez d'acheter une carte graphique et voulez savoir exactement ce qu'elle peut faire avec vos modèles préférés.

🤖 Serveur d'inférence

Vous déployez un modèle en production et chaque tok/s supplémentaire réduit le coût par requête.

📊 Comparaison de modèles

Vous hésitez entre plusieurs modèles et voulez savoir lequel est le plus rapide sur votre hardware spécifique.

💰 Achat de GPU

Vous hésitez entre une RTX 4070 et une RTX 4090. Simulez avant d'acheter.

🏠 Intégration complète avec Ollama

Le script utilise l'API REST d'Ollama pour changer dynamiquement les paramètres sans redémarrer le serveur :

import requests
def ollama_benchmark(model, config, prompt):
"""Benchmark via l'API Ollama /api/generate"""
response = requests.post(
"http://localhost:11434/api/generate",
json={
"model": model,
"prompt": prompt,
"options": {
"num_ctx": config.context_length,
"num_batch": config.batch_size,
"num_gpu": config.gpu_layers,
},
"stream": False
}
)
data = response.json()
eval_duration = data["eval_duration"] / 1e9 # nanosecondes vers secondes
eval_count = data["eval_count"]
return eval_count / eval_duration # tok/s

L'API Ollama retourne directement les métriques de performance dans la réponse JSON. Pas besoin de mesurer manuellement.

Questions fréquentes

En général, 50 à 100 itérations suffisent, soit environ 2 à 4 heures selon votre GPU. Avec une exploration Bayesian (Optuna), 30 itérations donnent souvent un résultat très proche de l'optimum. Lancez le script le soir, récupérez le résultat le matin.
La quantization Q4_K_M réduit légèrement la qualité par rapport à FP16, mais la différence est souvent imperceptible pour des tâches courantes. Si la qualité est critique, ajoutez une métrique de perplexité et utilisez l'optimisation Pareto multi-objectif pour trouver le meilleur compromis vitesse/qualité.
Absolument. Le même principe s'applique à llama.cpp, vLLM, TGI (Text Generation Inference), ou même LM Studio. Il suffit d'adapter la fonction de benchmark pour appeler l'API du backend choisi. L'espace de recherche des paramètres reste le même.
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💻 Matériel recommandé pour AutoResearch GPU

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Liens et ressources

Article fondateur
Karpathy AutoResearch : guide complet

Comprendre le concept original avant de l'adapter
Guide
Installer Ollama — guide complet

Indispensable pour le benchmarking local

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