メモリ不足問題の実践的解決策
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507のような大規模な言語モデルをローカルで実行する場合、メモリ不足はよくある課題です。以下は、様々な効果的な解決策です：
- FP8による定量化版このモデルはFP8バージョン（～220.20GB）を提供しており、BF16バージョン（437.91GB）と比べて50%近くメモリ要件を削減し、～30GBのメモリしか必要としない。
- コンテキストの長さを調整するデフォルトの256Kのコンテキストは多くのメモリを消費するため、32768トークンに減らすことでメモリ使用量を大幅に削減できる
- 効率的な推論フレームワークの使用vLLM (≥0.8.5)またはsglang (≥0.4.6.post1)を推奨します。これらはメモリ管理と推論効率を最適化します。
- マルチGPU並列処理テンソル並列サイズパラメータを使って複数のGPUにモデルを分散させます。
- CPUオフロード技術llama.cppのようなフレームワークを使用することで、一部の計算をシステムメモリにオフロードすることができます。
実際には、必要なメモリーを減らすために、まず以下のコマンドを試してみることをお勧めします：
python -m sglang.launch_server -model-path Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 -tp 8 -context-length32768
この答えは記事から得たものである。Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507: 複雑な推論をサポートする大規模言語モデルについて
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