01O que ele sabe fazer
- Ultra-leve: ~0,2 GB de VRAM em Q4, funciona no CPU
- Taxa muito alta (~220 tok/s Q4)
- Modelo fundacional pronto para produção
- Licença permissiva (Apache 2.0 / OpenMDW)
- —Especializado em séries temporais: não é um LLM conversacional
- —~385M : uso restrito à previsão
- —Sem tag no Ollama, implantação via HuggingFace
04Instalar
Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.
02Memória necessária
Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.
Qual hardware usar para Granite Time Series PatchTST R2?
Para executar Granite Time Series PatchTST R2 localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 0.2 GB de VRAM. Uma opção para comparar: RTX 5060 Ti 16 GB — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.
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Em deslocamento: Granite Time Series PatchTST R2 também roda em um Notebook RTX (16 GB de VRAM) →
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03Velocidade estimada
Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.