システム動作環境の技術仕様
32Bパラメータレベルでのモデル推論をサポートするために、WebThinkerは特定のハードウェア構成を必要とします：
- GPU要件最低NVIDIA V100 32GBのビデオメモリが必要、A100/A800のようなプロフェッショナルコンピューティングカードを推奨。
- メモリー要件64GB以上のメインメモリを搭載し、モデルのロード時にはピーク時で48GBを消費
- 収納スペースモデルの重みと依存ライブラリを含む完全な環境には、50GBのSSDスペースが必要です。
実際のデプロイでは、シングルタスクの推論レイテンシは3-5秒/ステップ程度である。継続的な研究タスクの場合は、Kubernetesクラスタを構成してマルチタスク並行性を実現することが推奨される。特筆すべき点として、このシステムはvLLM推論フレームワークを採用しており、PagedAttentionなどのメモリ最適化技術をサポートしているため、コンシューマーグレードのグラフィックスカード（RTX 4090など）でも32Bモデルで8ビット量子化演算を実現できる。
この答えは記事から得たものである。WebThinker：自律的なウェブ検索とレポート作成を支援する知的推論ツールについて
