Qwen2.5-32B-Instruct は GeForce RTX 4090 24GB (desktop) で動くか

1つの設定に対する条件付きの判断です。コンテキスト・量子化・エンジンを変えると結論も変わります。

32B Q4 on 24GB is tight and context-sensitive.

このページの設定: gguf-q4_k_m、キャッシュ 8,192 トークン、シーケンス 1、エンジン llama.cpp。

判定: 余裕が少ない。ソフトウェア: 文書で対応が確認できる。

ウェイト 18.49 GiB · 生 KV 2.00 GiB · 合計 20.61 GiB–21.50 GiB。

既定の予約を除いた利用可能予算 22.00 GiB。

一致する実行時常駐の実測が付いていない限り、このページは見積もりです。

特定のモデルと機材の組み合わせを、条件付きで判定します。

詳細設定

GiB(2^30 バイト)

モデル構造を手入力

ブラウザ内だけで解析します。ファイルは送信しません。

huggingface.co の config.json のみ。トークンなし。非公開リポジトリは拒否します。

見積もり

余裕が少ない

見積もりが予算に近く、または範囲が予算をまたいでいます。設定次第で足りなくなることがあります。

推定メモリ範囲: 20.61 GiB21.50 GiB

重みは選択したファイルのメタデータを使います。実行時の追加分は見積もりです。

重み18.49 GiB
KV Cache(生データ)2.00 GiB
KV の追加分(量子化メタデータなど)0.00 GiB
アクティベーション / 作業領域0.06 GiB
エンジン予約0.06 GiB
安全マージン0.00 GiB

利用可能予算: 22.00 GiB · 見積もり後の残り: 0.50 GiB1.39 GiB

ソフトウェアの対応

文書で対応が確認できる. メモリが足りても、指定のエンジン・量子化・OS で動くとは限りません。動いても速いとは限りません。

結果を左右する前提

  • 常駐ウェイトの見積もりは総パラメータを使い、非アクティブな MoE エキスパートも含めます。
  • ウェイトのバイト数は選んだファイルだけです。リポジトリ内の全量子化を合計しません。
  • ダウンロードサイズはピーク GPU メモリではありません。実行時レイアウトと KV は別です。
  • 計上したファイル: qwen2.5-32b-instruct-q4_k_m-00001-of-00005.gguf, qwen2.5-32b-instruct-q4_k_m-00002-of-00005.gguf, qwen2.5-32b-instruct-q4_k_m-00003-of-00005.gguf, qwen2.5-32b-instruct-q4_k_m-00004-of-00005.gguf, qwen2.5-32b-instruct-q4_k_m-00005-of-00005.gguf。
  • コンテキストはシーケンスあたりのキャッシュトークン数(入力+生成の予約)です。
  • 同時シーケンスは同一のモデル複製を共有し、ウェイトはシーケンス数では増えません。
  • KV の型は、変更しない限りウェイト量子化とは独立です。
  • 40 個の query heads ではなく 8 個の KV heads を使います。
  • プリフィルのピークと定常デコードは同じではありません。高シナリオはプリフィル寄りです。
  • エンジン予約はウェイトと KV の実使用量ではありません。
  • llama.cpp の計算バッファはコンテキストとバッチで増えます。ここは調整可能なシナリオで、一致する校正がある場合だけ実測として示します。
  • ホスト RAM は独立 GPU の VRAM に自動では入りません。

計算方法

設定を変えて再計算