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-# NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16_vllm
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 # NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-BF16
 
 ## 论文
@@ -126,19 +124,9 @@ DCU 与 GPU 精度一致，推理框架：vllm。
 
 ## 源码仓库及问题反馈
 
-- [https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/nemotron3_vllm](https://www.google.com/search?q=https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/nemotron3_vllm)
+- [https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/nemotron3_vllm](https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/nvidia-nemotron-3-super-120b-a12b-bf16_vllm)
 
 ## 参考资料
 
-- https://github.com/vllm-project/vllm
-- [https://build.nvidia.com/nvidia/nemotron-3-super-120b](https://www.google.com/search?q=https://build.nvidia.com/nvidia/nemotron-3-super-120b)
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-**建议操作：**
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-1. 确认镜像名称中的后缀是否需要修改为 `nemotron3_120b`。
-2. 确认单机 8 卡 TP=8 时，K100 AI 的显存是否足以承载 120B BF16 模型（通常需要约 240GB 显存，K100 AI 单卡 80GB 则 8 卡充足）。
-3. 如果模型有特殊的 `reasoning-parser`，请在 `vllm serve` 命令中添加。
+- [https://github.com/NVIDIA-NeMo/Nemotron](https://github.com/NVIDIA-NeMo/Nemotron)
 
-需要我为你生成其他型号（如 Nemotron-3-8B）的配置吗？