01Cosa sa fare
- Modello piccolo 8B: funziona su GPU da 6 a 8 GB
- Contesto nativo di 131k
- Base Llama 3.1 collaudata
- Licenza Apache 2.0 sul modello sottoposto a fine-tuning
- —Artefatto di ricerca: non un modello generalista ottimizzato
- —Principalmente anglofono
- —Nessun tag Ollama — installazione tramite Hugging Face
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.
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.
Quale hardware serve per Llama 3.1 8B Reward-Hacks Inoculation (seed4)?
Per eseguire Llama 3.1 8B Reward-Hacks Inoculation (seed4) in locale con quantizzazione Q4, servono circa 4.6 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: RTX 5060 Ti 16 GB — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.
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In mobilità: Llama 3.1 8B Reward-Hacks Inoculation (seed4) funziona anche su un Portatile RTX (16 GB di VRAM) →
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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.