Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q3_K_S) — 17.2 GBauf OVH a100-1-gpu

Code Multilingual Tool Calls

Q3_K_S OVH a100-1-gpu

Überblick

Mistral Small 24B Instruct 2501 ist ein 23.57B-Parameter dense-Sprachmodell von Mistral AI, mit Fähigkeiten in code, multilingual, tool-calls. Es unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 32,768 Tokens.

Mistral Small 24B Instruct 2501 ist ein dichter Transformer mit 23,57 Milliarden Parametern von Mistral AI, optimiert für Instruktionsbefolgung, Codegenerierung und mehrsprachige Konversation. Das Modell bietet in seiner mittleren Parameterklasse eine starke Leistung im Verhältnis zur Größe und konkurriert mit größeren 30B-Modellen in vielen Benchmarks. Es unterstützt Tool Calling und 10 Sprachen, darunter Englisch, Französisch, Chinesisch und Japanisch. Mit einem 32K-Kontextfenster und Flash Attention passt es bei Q4-Quantisierung auf eine einzelne Consumer-GPU für effiziente selbstgehostete Inferenz.

Bei Q3_K_S-Quantisierung (Qualitätsstufe low) wiegt das Modell 9.69 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	9.69 GB
Verfügbarer VRAM	80 GB
Genutzter VRAM	17.2 GB
System-RAM	160 GB
Min. RAM benötigt	0 GB
GPU-Ebenen	40 / 40
Kontextgröße	32.768
Backend	cuda13
Flash Attention	Ja
Lesen von Festplatte	Ja

Bereitstellung

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/mistral-small-24b-instruct-2501/q3_k_s/nvidia-a100-80gb.yaml) apply

Generierte `values.yaml`

/values/mistral-small-24b-instruct-2501/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 mistral-small-24b-instruct-2501.gguf "https://huggingface.co/bartowski/Mistral-Small-24B-Instruct-2501-GGUF/resolve/main/Mistral-Small-24B-Instruct-2501-Q3_K_S.gguf"

Server starten

llama-server \
  -m mistral-small-24b-instruct-2501.gguf \
  --n-gpu-layers 40 \
  --ctx-size 32768 \
  --flash-attn

Überprüfen

curl http://localhost:8080/health

Häufig gestellte Fragen

Wie viel VRAM benötigt Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q3_K_S)?

Die Q3_K_S-Quantisierung von Mistral Small 24B Instruct 2501 benötigt 9.69 GB. Alle 40 Schichten passen in die 80 GB VRAM von OVH a100-1-gpu, was volle GPU-Beschleunigung ermöglicht.

Kann ich Mistral Small 24B Instruct 2501 auf OVH a100-1-gpu ausführen?

Ja. OVH a100-1-gpu bietet 80 GB VRAM, was ausreicht, um Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q3_K_S) mit allen Schichten auf der GPU für optimale Leistung auszuführen.

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 Mistral Small 24B Instruct 2501 von seiner ursprünglichen Größe auf 9.69 GB.

Welche Quantisierung sollte ich für Mistral Small 24B Instruct 2501 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.

Was ist Flash Attention und warum ist es aktiviert?

Flash Attention ist ein speichereffizienter Algorithmus, der den Attention-Mechanismus in Transformer-Modellen beschleunigt. Er reduziert den VRAM-Verbrauch während der Inferenz, indem er die Materialisierung der vollständigen Attention-Matrix vermeidet. Für Mistral Small 24B Instruct 2501 auf OVH a100-1-gpu ist Flash Attention aktiviert, um Kontextlänge und Durchsatz innerhalb der verfügbaren 80 GB VRAM zu maximieren.

Wie führe ich Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q3_K_S) mit Ollama aus?

Führen Sie ollama run mistral-small:24b-instruct-2501-q3_k_s aus, um Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q3_K_S) zu starten. Ollama lädt die Modellgewichte beim ersten Start automatisch herunter.

Zuletzt aktualisiert: 12. März 2026