Qwen3.8-27Bを16GB VRAMで実行：最適化推論レシピ
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Qwen3.8-27Bを16GB VRAMで実行：最適化推論レシピ 27Bモデルを100Kコンテキストで16GBのコンシューマーGPU上で実行するための詳細な技術レシピ。選択的量子化、KVキャッシュ圧縮、投機的デコードを網羅する。
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モデル: Qwen3.8-27B
GPU: RTX 4070 Ti SUPER 16GB
コンテキスト: 100Kトークン
デコード速度: 47-50トークン/秒
VRAM使用量: 15.93GB
重み（13.5GBハイブリッドGGUF）:
- アテンション: IQ4_XS
- FFN: IQ3_S
KVキャッシュ（KVarN圧縮）:
- K: kvarn5
- V: kvarn4
- 直近の1,024 KVトークンは高精度
投機的デコード: MTP-2
主な変更点: kvarn5/kvarn5 -> kvarn5/kvarn4により約6%のVRAMが解放され、利用可能なコンテキストが約88Kから100Kトークンに増加。
実装ノート:
- BeeLlama.cpp（llama.cppのフォーク）を使用。標準のllama.cppや標準のLM Studioではない
- コミュニティ報告によるパフォーマンスであり、実際の結果はハードウェア、プロンプト長、ワークロード、構成によって異なる
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使い方
このプロンプトは research 向けに設計されています。上の内容をコピーして、お好みの AI ツールに貼り付けてください。
最良の結果を得るには、プレースホルダー（角括弧や大文字で示された部分）を具体的な要件に置き換えてください。
ノート
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