Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q8_K_XL) — 639.4 GBen Scaleway H100-SXM-8-80G

Q8_K_XL Scaleway H100-SXM-8-80G

Descripción General

Llama 4 Scout 17B 16E Instruct es un modelo de lenguaje moe de 17B parámetros de Meta, con capacidades de code, multilingual, tool-calls, vision. Admite una ventana de contexto de hasta 10,485,760 tokens.

Llama 4 Scout 17B 16E Instruct es un modelo "Mixture-of-Experts" de Meta con 17.000 millones de parametros por experto y 16 expertos, activando un experto por token. Soporta vision, generacion de codigo, "tool calling" y 12 idiomas, lo que lo convierte en uno de los modelos mas versatiles de la familia Llama 4. Scout apunta al segmento orientado a la eficiencia, ofreciendo capacidades multimodales a un coste computacional menor que modelos densos de calidad similar. Su ventana de contexto de 10M de tokens es de las mas grandes disponibles, y se cuantiza bien para despliegues multi-GPU autoalojados.

Con cuantización Q8_K_XL (nivel de calidad high), el modelo pesa 119.38 GB. Esto cabe dentro de los 640 GB de VRAM de Scaleway H100-SXM-8-80G, lo que permite la inferencia completa en GPU.

Requisitos de Hardware

Tamaño del modelo	119.38 GB
VRAM disponible	640 GB
VRAM utilizada	639.4 GB
RAM del sistema	960 GB
Capas GPU	48 / 48
Tamaño del contexto	2.833.204
Backend	cuda13
Flash attention	Sí

Notas de rendimiento

Mixture-of-Experts

Este es un modelo Mixture-of-Experts con 16 expertos en total, de los cuales 1 están activos por token. Solo los expertos activos necesitan acceso rápido a la GPU — los pesos de los expertos inactivos pueden residir en la RAM del sistema con un impacto mínimo en la velocidad de generación.

Leer la guía de despliegue MoE →

Conversaciones más cortas

El tamaño del contexto se ha reducido debido a restricciones de memoria. Esto puede afectar la capacidad del modelo para manejar conversaciones largas.

Despliegue

Servidor Local

Prerrequisitos

Asegúrese de que sus nodos GPU estén preparados con el NVIDIA container toolkit:

ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkit

Comando

helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/llama-4-scout-17b-16e-instruct/q8_k_xl/nvidia-h100-640gb.yaml) apply

Archivo values.yaml

/values/llama-4-scout-17b-16e-instruct/q8_k_xl/nvidia-h100-640gb.yaml

Cargando valores…

Instalar llama.cpp

Instale llama.cpp desde las instrucciones de compilación oficiales para su plataforma y backend.

Descargar modelo

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"

Iniciar servidor

llama-server \
  -m llama-4-scout-17b-16e-instruct.gguf \
  --n-gpu-layers 48 \
  --ctx-size 2833204 \
  --flash-attn

Verificar

curl http://localhost:8080/health

Explorar

• Configurar un despliegue
• Explorar modelos
• Explorar hardware

Otras cuantizaciones

• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q8_0)
• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q5_K_M)
• Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q4_K_M)

Otro 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

Preguntas frecuentes

¿Cuánta VRAM necesita Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q8_K_XL)?

La cuantización Q8_K_XL de Llama 4 Scout 17B 16E Instruct requiere 119.38 GB. Las 48 capas caben en los 640 GB de VRAM disponibles en Scaleway H100-SXM-8-80G, permitiendo aceleración GPU completa.

¿Puedo ejecutar Llama 4 Scout 17B 16E Instruct en Scaleway H100-SXM-8-80G?

Sí. Scaleway H100-SXM-8-80G proporciona 640 GB de VRAM, suficiente para ejecutar Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q8_K_XL) con todas las capas en la GPU para un rendimiento óptimo.

¿Qué es la cuantización?

La cuantización reduce la precisión numérica de un modelo de su formato original de punto flotante a una representación más compacta. Esto reduce el tamaño del archivo y la huella de VRAM, haciendo posible ejecutar modelos grandes en hardware de consumo. La contrapartida es una pequeña reducción en la calidad de salida. Q8_K_XL comprime Llama 4 Scout 17B 16E Instruct de su tamaño original a 119.38 GB.

¿Qué cuantización debo elegir para Llama 4 Scout 17B 16E Instruct?

Q8_K_XL es una cuantización de alta calidad. Los quants de mayor calidad (Q8, Q6) preservan más precisión del modelo pero necesitan más VRAM. Los quants inferiores (Q4, Q3, Q2) reducen el uso de VRAM a costa de cierta calidad. Elija según su hardware disponible y requisitos de calidad.

¿Qué es flash attention y por qué está activado?

Flash attention es un algoritmo eficiente en memoria que acelera el mecanismo de atención en modelos transformer. Reduce el uso de VRAM durante la inferencia evitando la materialización de la matriz de atención completa. Para Llama 4 Scout 17B 16E Instruct en Scaleway H100-SXM-8-80G, flash attention está activado para maximizar la longitud de contexto y el rendimiento dentro de los 640 GB de VRAM disponibles.

¿Qué es MoE y cómo afecta al despliegue?

Llama 4 Scout 17B 16E Instruct utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) con 16 expertos, de los cuales 1 están activos por token. Esto significa que solo una fracción de los pesos del modelo se utiliza en cada paso de inferencia, permitiendo que los modelos MoE sean más grandes en número total de parámetros mientras permanecen eficientes durante la inferencia.

¿Cómo ejecutar Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q8_K_XL) con Ollama?

Ejecute ollama run llama4:17b-scout-16e-instruct-q8_k_xl para iniciar Llama 4 Scout 17B 16E Instruct (Q8_K_XL). Ollama descarga automáticamente los pesos del modelo en la primera ejecución.

Última actualización: 5 de marzo de 2026