01できること
- 小型モデル8B：6〜8GBのGPUで動作
- 131k のネイティブコンテキスト
- 実績のあるLlama 3.1をベースに採用
- ファインチューニング済みモデルにはApache 2.0ライセンスを適用
- —研究用の成果物：最適化された汎用モデルではない
- —主に英語向け
- —Ollamaタグなし — Hugging Face経由でインストール
04インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Llama 3.1 8B Reward-Hacks Inoculation (seed4)に必要なハードウェアは？
Llama 3.1 8B Reward-Hacks Inoculation (seed4)をQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 4.6 GB程度が必要です。比較候補：RTX 5060 Ti 16 GB — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。
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外出先では： Llama 3.1 8B Reward-Hacks Inoculation (seed4) 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →
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03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。