Familie Llama · 71Mrd. Parameter

Llama 3.1 70B LatamGPT SFT

SFT-Fine-Tuning von Llama 3.1 70B durch LatamGPT (CENIA) für lateinamerikanisches Spanisch und Portugiesisch. 128k Kontext, ~41 GB VRAM in Q4.

LatamGPT (CENIA)·Lizenz Llama 3.1 Community·Kontext 125k tokens·Erscheinungsdatum 2026-05-29← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • Spanisch/Portugiesisch, LATAM-Fokus
  • Basis: Llama 3.1 70B (bewährte Qualität)
  • Nativer Kontext: 128k
  • Multilingual (en/es/pt)
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —Kein offizielles Ollama-Tag (Installation über HF)
  • —Lizenz Llama 3.1 Community (Klausel >700 Millionen MAU)
  • —~41 GB VRAM in Q4 (mindestens RTX 3090/4090 oder Mac mit 64 GB oder mehr)
Architektur
Dichter Transformer · GQA · Basis: Llama 3.1 70B · 128k Kontext
Training
SFT (überwachtes Fine-Tuning) von Llama 3.1 70B durch das Konsortium LatamGPT (CENIA, Chile) für das Spanisch und Portugiesisch Lateinamerikas.
Ideal für
Spanisch/Portugiesisch LATAMMultilingualer ChatAkademische Forschung

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$# HuggingFace : latam-gpt/Llama-3.1-70B-LatamGPT-SFT-1.0
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
41 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
50 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
76 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
142 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 92 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Llama 3.1 70B LatamGPT SFT?

Um Llama 3.1 70B LatamGPT SFT lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 41 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — Halten Sie einen Puffer für das System und den Kontext frei; prüfen Sie die Kompatibilität der Engine mit der GPU.

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03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~6t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~20t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900