Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q8_K_XL) — 385.3 GBauf OVH ai1-1-GPU

Q8_K_XL OVH ai1-1-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 Q8_K_XL-Quantisierung (Qualitätsstufe high) wiegt das Modell 119.38 GB. Das übersteigt die 32 GB VRAM von OVH ai1-1-GPU. Inferenz ist dennoch über CPU-Offload oder speicherabgebildetes Laden von der Festplatte möglich, allerdings mit deutlich reduzierter Leistung.

Hardwareanforderungen

Modellgröße	119.38 GB
Verfügbarer VRAM	32 GB
Genutzter VRAM	385.3 GB
System-RAM	40 GB
Min. RAM benötigt	119.4 GB
GPU-Ebenen	0 / 48
Kontextgröße	2.097.152
Backend	cuda13
Flash Attention	Nein
Lesen von Festplatte	Ja

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.

Erhebliche Leistungseinbußen

Die Modellgröße übersteigt den verfügbaren VRAM + RAM. Daten werden bei Bedarf von der Festplatte gelesen, was die Inferenz erheblich verlangsamt.

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/q8_k_xl/nvidia-v100s.yaml) apply

Generierte values.yaml

/values/llama-4-scout-17b-16e-instruct/q8_k_xl/nvidia-v100s.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/UD-Q8_K_XL/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-UD-Q8_K_XL-00001-of-00003.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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• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q4_K_M)

Andere Hardware

• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct on CPU Only
• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct on NVIDIA A100 80GB
• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct on NVIDIA H100

Häufig gestellte Fragen

Wie viel VRAM benötigt Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q8_K_XL)?

Die Q8_K_XL-Quantisierung von Llama 4 Scout 17B 16E Instruct benötigt 119.38 GB. Die 32 GB VRAM von OVH ai1-1-GPU reichen nicht für GPU-Schichten aus, daher läuft die Inferenz auf der CPU.

Kann ich Llama 4 Scout 17B 16E Instruct auf OVH ai1-1-GPU ausführen?

Es ist möglich, aber nicht empfohlen. OVH ai1-1-GPU hat nicht genug VRAM, um Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q8_K_XL) 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. Q8_K_XL komprimiert Llama 4 Scout 17B 16E Instruct von seiner ursprünglichen Größe auf 119.38 GB.

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

Q8_K_XL ist eine hochwertige 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 ai1-1-GPU hat 32 GB VRAM, aber Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q8_K_XL) benötigt ungefähr 119.38 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 (Q8_K_XL) mit Ollama aus?

Führen Sie ollama run llama4:17b-scout-16e-instruct-q8_k_xl aus, um Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q8_K_XL) zu starten. Ollama lädt die Modellgewichte beim ersten Start automatisch herunter.

Zuletzt aktualisiert: 5. März 2026