Qwen3.5 0.8B (Q4_K_S) — 7.8 Gosur OVH l4-1-gpu
Aperçu
Qwen3.5 0.8B est un modèle de langage dense de 0.87B paramètres par Qwen, avec des capacités en code, multilingual, thinking, tool-calls, vision. Il prend en charge une fenêtre de contexte allant jusqu’à 262,144 tokens.
Qwen3.5 0.8B est le plus petit modèle de la famille Qwen 3.5 d'Alibaba à architecture hybride Gated Delta Networks avec 0,87 milliard de paramètres, conçu pour les téléphones, les appareils edge et les environnements ultra-contraints. Il est nativement multimodal, traitant texte, images et vidéo, avec des capacités de réflexion intégrées pour le raisonnement « chain-of-thought ». Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 262K et couvre plus de 201 langues. Publié sous licence Apache 2.0, il se quantifie à moins de 1 Go de VRAM en Q4, ce qui le rend idéal pour la classification et les tâches simples en déploiement auto-hébergé.
Avec la quantification Q4_K_S (niveau de qualité medium), le modèle pèse 0.47 Go. Cela tient dans les 24 Go de VRAM de OVH l4-1-gpu, permettant une inférence entièrement sur GPU.
La NVIDIA L4 est un GPU datacenter d'inference avec 24 Go de GDDR6 VRAM et 300 Go/s de bande passante memoire. Elle delivre 121 FP16 TFLOPS avec l'architecture Ada Lovelace. Concue pour des charges d'inference efficaces et basse consommation dans les deployments cloud et edge. Gere les modeles quantifies jusqu'a 20B parametres.
Configuration matérielle requise
| Taille du modèle | 0.47 GB |
| VRAM disponible | 24 GB |
| VRAM utilisée | 7.8 GB |
| RAM système | 80 GB |
| RAM min requise | 0 GB |
| Couches GPU | 24 / 24 |
| Taille du contexte | 262 144 |
| Backend | cuda13 |
| Flash attention | Oui |
| Lecture depuis le disque | Oui |
Déploiement
Prérequis
Assurez-vous que vos nœuds GPU sont préparés avec le NVIDIA container toolkit :
ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkitCommande
helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/qwen3-5-0-8b/q4_k_s/nvidia-l4.yaml) applyFichier values.yaml
/values/qwen3-5-0-8b/q4_k_s/nvidia-l4.yaml
Chargement des valeurs…Questions fréquemment posées
De combien de VRAM Qwen3.5 0.8B (Q4_K_S) a-t-il besoin ?
La quantification Q4_K_S de Qwen3.5 0.8B nécessite 0.47 Go. Les 24 couches tiennent dans les 24 Go de VRAM disponibles sur OVH l4-1-gpu, permettant une accélération GPU complète.
Puis-je exécuter Qwen3.5 0.8B sur OVH l4-1-gpu ?
Oui. OVH l4-1-gpu dispose de 24 Go de VRAM, ce qui suffit pour exécuter Qwen3.5 0.8B (Q4_K_S) avec toutes les couches sur le GPU pour des performances optimales.
Qu'est-ce que la quantification ?
La quantification réduit la précision numérique d'un modèle de son format virgule flottante original vers une représentation plus compacte. Cela réduit la taille du fichier et l'empreinte VRAM, rendant possible l'exécution de grands modèles sur du matériel grand public. Le compromis est une légère réduction de la qualité de sortie. Q4_K_S compresse Qwen3.5 0.8B de sa taille originale à 0.47 Go.
Quelle quantification choisir pour Qwen3.5 0.8B ?
Q4_K_S est une quantification qualité moyenne. Les quants de meilleure qualité (Q8, Q6) préservent davantage la précision du modèle mais nécessitent plus de VRAM. Les quants inférieurs (Q4, Q3, Q2) réduisent l'utilisation de la VRAM au prix d'une certaine qualité. Choisissez en fonction de votre matériel disponible et de vos exigences de qualité.
Qu'est-ce que le flash attention et pourquoi est-il activé ?
Flash attention est un algorithme efficace en mémoire qui accélère le mécanisme d'attention dans les modèles transformer. Il réduit l'utilisation de la VRAM pendant l'inférence en évitant la matérialisation de la matrice d'attention complète. Pour Qwen3.5 0.8B sur OVH l4-1-gpu, flash attention est activé pour maximiser la longueur de contexte et le débit dans les 24 Go de VRAM disponibles.
Comment exécuter Qwen3.5 0.8B (Q4_K_S) avec Ollama ?
Exécutez ollama run qwen3.5:0.8b-q4_k_s pour démarrer Qwen3.5 0.8B (Q4_K_S). Ollama télécharge automatiquement les poids du modèle au premier lancement.