01Ce qu'il sait faire
- Petit modèle 8B : tourne sur GPU 6-8 Go
- 131k contexte natif
- Base Llama 3.1 éprouvée
- Licence Apache 2.0 sur le finetune
- —Artefact de recherche : pas un modèle généraliste optimisé
- —Principalement anglophone
- —Pas de tag Ollama — install via Hugging Face
04Installer
Installez Ollama pour votre OS. Vérifiez le modèle et sa quantification avant le téléchargement. Commencez avec 4096 tokens de contexte, puis contrôlez le placement avec ollama ps. Une commande ci-dessous n’est pas une preuve de test exécuté sur votre machine.
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 Llama 3.1 8B Reward-Hacks Inoculation (seed4) ?
Pour exécuter Llama 3.1 8B Reward-Hacks Inoculation (seed4) en local en quantification Q4, il faut environ 4.6 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 : Llama 3.1 8B Reward-Hacks Inoculation (seed4) 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.