Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q8_0) — 23.4 GBauf OVH l4-1-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 Q8_0-Quantisierung (Qualitätsstufe high) wiegt das Modell 23.33 GB. Das passt in die 24 GB VRAM von OVH l4-1-gpu und ermöglicht vollständige GPU-Inferenz.
Die NVIDIA L4 ist eine Datacenter-Inferenz-GPU mit 24 GB GDDR6 VRAM und 300 GB/s Speicherbandbreite. Sie liefert 121 FP16 TFLOPS mit Ada-Lovelace- Architektur. Konzipiert fuer effiziente, stromsparende Inferenz-Workloads in Cloud- und Edge-Deployments. Verarbeitet quantisierte Modelle bis 20B Parameter.
Hardwareanforderungen
| Modellgröße | 23.33 GB |
| Verfügbarer VRAM | 24 GB |
| Genutzter VRAM | 23.4 GB |
| System-RAM | 80 GB |
| Min. RAM benötigt | 1.7 GB |
| GPU-Ebenen | 37 / 40 |
| Kontextgröße | 3.014 |
| Backend | cuda13 |
| Flash Attention | Ja |
| Lesen von Festplatte | Ja |
Leistungshinweise
Bereitstellung
Voraussetzungen
Stellen Sie sicher, dass Ihre GPU-Knoten mit dem NVIDIA Container Toolkit vorbereitet sind:
ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkitBefehl
helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/mistral-small-24b-instruct-2501/q8_0/nvidia-l4.yaml) applyGenerierte values.yaml
/values/mistral-small-24b-instruct-2501/q8_0/nvidia-l4.yaml
Werte werden geladen…Häufig gestellte Fragen
Wie viel VRAM benötigt Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q8_0)?
Die Q8_0-Quantisierung von Mistral Small 24B Instruct 2501 benötigt 23.33 GB. 37 von 40 Schichten passen in die 24 GB VRAM von OVH l4-1-gpu; die übrigen Schichten werden auf die CPU ausgelagert.
Kann ich Mistral Small 24B Instruct 2501 auf OVH l4-1-gpu ausführen?
Ja, mit reduzierter Leistung. OVH l4-1-gpu kann Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q8_0) ausführen, aber nur 37 von 40 Schichten passen in den VRAM. Der Rest wird auf die CPU ausgelagert.
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_0 komprimiert Mistral Small 24B Instruct 2501 von seiner ursprünglichen Größe auf 23.33 GB.
Welche Quantisierung sollte ich für Mistral Small 24B Instruct 2501 wählen?
Q8_0 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.
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 l4-1-gpu ist Flash Attention aktiviert, um Kontextlänge und Durchsatz innerhalb der verfügbaren 24 GB VRAM zu maximieren.
Warum werden einige Schichten auf die CPU ausgelagert?
OVH l4-1-gpu hat 24 GB VRAM, aber Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q8_0) benötigt ungefähr 23.33 GB. Nur 37 von 40 Schichten passen in den VRAM; die übrigen Schichten laufen auf der CPU, was langsamer, aber funktional ist.
Wie führe ich Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q8_0) mit Ollama aus?
Führen Sie ollama run mistral-small:24b-instruct-2501-q8_0 aus, um Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q8_0) zu starten. Ollama lädt die Modellgewichte beim ersten Start automatisch herunter.