Famiglia Llama · 71B parametri

Llama 3.1 70B LatamGPT SFT

Fine-tuning SFT di Llama 3.1 70B realizzato da LatamGPT (CENIA) per le varianti latinoamericane dello spagnolo e del portoghese. 128k ctx, ~41 GB di VRAM in Q4.

LatamGPT (CENIA)·Licenza Llama 3.1 Community·Contesto 125k tokens·Data di uscita 2026-05-29·Sta nei 128 GB di l'AI TOP ATOM di GIGABYTE (link affiliato)← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Specializzazione in spagnolo/portoghese LATAM
  • Base Llama 3.1 70B (qualità provata)
  • Contesto nativo da 128k
  • Multilingue (en/es/pt)
Limiti da conoscere
  • —Nessun tag Ollama ufficiale (installazione HF)
  • —Licenza Llama 3.1 Community (clausola >700M MAU)
  • —~41 GB di VRAM in Q4 (almeno una RTX 3090/4090 o un Mac con 64+ GB)
Architettura
Transformer denso · GQA · base Llama 3.1 70B · contesto 128k
Addestramento
SFT (fine-tuning supervisionato) su Llama 3.1 70B eseguito dal consorzio LatamGPT (CENIA, Cile) per lo spagnolo e il portoghese dell'America Latina.
Ideale per
Spagnolo/portoghese LATAMChat multilingueRicerca accademica

04Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$# HuggingFace : latam-gpt/Llama-3.1-70B-LatamGPT-SFT-1.0
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
41 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
50 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
76 GB
FP16
Piena precisione — uso server
142 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 92 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Llama 3.1 70B LatamGPT SFT?

Per eseguire Llama 3.1 70B LatamGPT SFT in locale con quantizzazione Q4, servono circa 41 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~6t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~20t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900