01Cosa sa fare
- MoE 30B/3B attivi: inferenza leggera rispetto alle dimensioni del modello
- 128k di contesto nativo
- Base ideale per il fine-tuning in casa
- Uso commerciale autorizzato (NVIDIA Open Model License)
- —Modello di base non allineato — richiede fine-tuning/instruct per l'uso in chat
- —Nessun tag ufficiale Ollama — installazione tramite HuggingFace
- —Almeno ~17 GB di VRAM in Q4
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 Nemotron TwoTower 30B-A3B Base?
Per eseguire Nemotron TwoTower 30B-A3B Base in locale con quantizzazione Q4, servono circa 17 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.
Perché questa scelta? La nostra scheda completa su GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →
Link affiliati — possibile commissione senza costi aggiuntivi per te, raccomandazione indipendente. In qualità di Partner Amazon, QuelLLM ottiene un guadagno dagli acquisti che soddisfano i requisiti.
In mobilità: Nemotron TwoTower 30B-A3B Base funziona anche su un Portatile RTX (24 GB di VRAM) →
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.