Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q3_K_S) — 385.3 GBauf OVH a100-1-gpu

Q3_K_S OVH a100-1-gpu

Überblick

Llama 4 Scout 17B 16E Instruct ist ein 17B-Parameter moe-Sprachmodell von Meta, mit Fähigkeiten in code, multilingual, tool-calls, vision. Es unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 10,485,760 Tokens.

Llama 4 Scout 17B 16E Instruct ist ein Mixture-of-Experts-Modell von Meta mit 17 Milliarden Parametern pro Experte und 16 Experten, wobei ein Experte pro Token aktiviert wird. Es unterstuetzt Vision, Codegenerierung, Tool Calling und 12 Sprachen und ist damit eines der vielseitigsten Modelle der Llama-4-Familie. Scout zielt auf das effizienzbetonte Segment und bietet multimodale Faehigkeiten bei geringeren Rechenkosten als dichte Modelle vergleichbarer Qualitaet. Sein 10M-Token-Kontextfenster gehoert zu den groessten verfuegbaren, und es laesst sich gut fuer selbstgehostete Multi-GPU-Deployments quantisieren.

Bei Q3_K_S-Quantisierung (Qualitätsstufe low) wiegt das Modell 43.53 GB. Das passt in die 80 GB VRAM von OVH a100-1-gpu und ermöglicht vollständige GPU-Inferenz.

Die NVIDIA A100 80 GB ist eine Datacenter-GPU mit 80 GB HBM2e VRAM und 2039 GB/s Speicherbandbreite. Sie liefert 312 FP16 TFLOPS und ermoeglicht schnelle Inferenz grosser Sprachmodelle mit bis zu 70B Parametern bei moderater Quantisierung. Bestens geeignet fuer Datacenter-Teams, die produktive LLM-Workloads mit hoher Speicherkapazitaet und hohem Durchsatz betreiben.

Hardwareanforderungen

Modellgröße	43.53 GB
Verfügbarer VRAM	80 GB
Genutzter VRAM	385.3 GB
System-RAM	160 GB
Min. RAM benötigt	43.5 GB
GPU-Ebenen	0 / 48
Kontextgröße	2.097.152
Backend	cuda13
Flash Attention	Nein

Leistungshinweise

Mixture-of-Experts

Dies ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 16 Experten insgesamt, von denen 1 pro Token aktiv sind. Nur die aktiven Experten benötigen schnellen GPU-Zugriff — inaktive Expertengewichte können im Systemspeicher verbleiben, mit minimalem Einfluss auf die Generierungsgeschwindigkeit.

Zum MoE-Deployment-Leitfaden →

Reduzierte Leistung

48 von 48 Schichten werden auf der CPU ausgeführt, was die Inferenzgeschwindigkeit verringern kann.

Kürzere Gespräche

Die Kontextgröße wurde aufgrund von Speicherbeschränkungen reduziert. Dies kann die Fähigkeit des Modells beeinträchtigen, lange Gespräche zu führen.

Bereitstellung

Server Lokal

Voraussetzungen

Stellen Sie sicher, dass Ihre GPU-Knoten mit dem NVIDIA Container Toolkit vorbereitet sind:

ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkit

Befehl

helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/llama-4-scout-17b-16e-instruct/q3_k_s/nvidia-a100-80gb.yaml) apply

Generierte values.yaml

/values/llama-4-scout-17b-16e-instruct/q3_k_s/nvidia-a100-80gb.yaml

Werte werden geladen…

llama.cpp installieren

Installieren Sie llama.cpp von den offiziellen Build-Anleitungen für Ihre Plattform und Ihr Backend.

Modell herunterladen

curl -L -o llama-4-scout-17b-16e-instruct.gguf "https://huggingface.co/unsloth/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-Q3_K_S.gguf"

Server starten

llama-server \
  -m llama-4-scout-17b-16e-instruct.gguf \
  --n-gpu-layers 0 \
  --ctx-size 2097152

Überprüfen

curl http://localhost:8080/health

Erkunden

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Andere Quantisierungen

• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q8_0)
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Andere Hardware

• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct on CPU Only
• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct on NVIDIA H100
• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct on NVIDIA RTX 3090

Häufig gestellte Fragen

Wie viel VRAM benötigt Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q3_K_S)?

Die Q3_K_S-Quantisierung von Llama 4 Scout 17B 16E Instruct benötigt 43.53 GB. Die 80 GB VRAM von OVH a100-1-gpu reichen nicht für GPU-Schichten aus, daher läuft die Inferenz auf der CPU.

Kann ich Llama 4 Scout 17B 16E Instruct auf OVH a100-1-gpu ausführen?

Es ist möglich, aber nicht empfohlen. OVH a100-1-gpu hat nicht genug VRAM, um Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q3_K_S) zu beschleunigen, daher wird die Inferenz auf CPU und System-RAM zurückgreifen.

Was ist Quantisierung?

Quantisierung reduziert die numerische Präzision eines Modells von seinem ursprünglichen Gleitkommaformat auf eine kompaktere Darstellung. Dies verringert die Dateigröße und den VRAM-Bedarf, wodurch es möglich wird, große Modelle auf Consumer-Hardware auszuführen. Der Kompromiss ist eine geringe Verringerung der Ausgabequalität. Q3_K_S komprimiert Llama 4 Scout 17B 16E Instruct von seiner ursprünglichen Größe auf 43.53 GB.

Welche Quantisierung sollte ich für Llama 4 Scout 17B 16E Instruct wählen?

Q3_K_S ist eine niedrigwertige Quantisierung. Hochwertigere Quants (Q8, Q6) bewahren mehr Modellgenauigkeit, benötigen aber mehr VRAM. Niedrigere Quants (Q4, Q3, Q2) reduzieren den VRAM-Verbrauch auf Kosten der Qualität. Wählen Sie basierend auf Ihrer verfügbaren Hardware und Ihren Qualitätsanforderungen.

Warum werden einige Schichten auf die CPU ausgelagert?

OVH a100-1-gpu hat 80 GB VRAM, aber Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q3_K_S) benötigt ungefähr 43.53 GB. Nur 0 von 48 Schichten passen in den VRAM; die übrigen Schichten laufen auf der CPU, was langsamer, aber funktional ist.

Was ist MoE und wie beeinflusst es die Bereitstellung?

Llama 4 Scout 17B 16E Instruct verwendet eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit 16 Experten, von denen 1 pro Token aktiv sind. Das bedeutet, dass nur ein Bruchteil der Modellgewichte bei jedem Inferenzschritt verwendet wird, wodurch MoE-Modelle bei der Gesamtparameteranzahl größer sein können und dennoch bei der Inferenz effizient bleiben.

Wie führe ich Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q3_K_S) mit Ollama aus?

Führen Sie ollama run llama4:17b-scout-16e-instruct-q3_k_s aus, um Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q3_K_S) zu starten. Ollama lädt die Modellgewichte beim ersten Start automatisch herunter.

Zuletzt aktualisiert: 5. März 2026