Qwen3.5 2B (Q6_K) — 14.8 Gosur OVH a10-1-gpu
Aperçu
Qwen3.5 2B est un modèle de langage dense de 2.27B 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 2B est un modèle léger de la famille Qwen 3.5 d'Alibaba à architecture hybride Gated Delta Networks avec 2,27 milliards de paramètres, équilibrant capacité et efficacité pour le déploiement edge. 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, gérant la génération de code et les tâches multilingues avec aisance. Publié sous licence Apache 2.0, il fonctionne avec environ 2 Go de VRAM en Q4, ce qui le rend pratique pour un déploiement auto-hébergé sur du matériel modeste.
Avec la quantification Q6_K (niveau de qualité high), le modèle pèse 1.47 Go. Cela tient dans les 24 Go de VRAM de OVH a10-1-gpu, permettant une inférence entièrement sur GPU.
Configuration matérielle requise
| Taille du modèle | 1.47 GB |
| VRAM disponible | 24 GB |
| VRAM utilisée | 14.8 GB |
| RAM système | 40 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/qwen3-5-2b/q6_k/nvidia-a10.yaml) applyFichier values.yaml
/values/qwen3-5-2b/q6_k/nvidia-a10.yaml
Chargement des valeurs…Questions fréquemment posées
De combien de VRAM Qwen3.5 2B (Q6_K) a-t-il besoin ?
La quantification Q6_K de Qwen3.5 2B nécessite 1.47 Go. Les 24 couches tiennent dans les 24 Go de VRAM disponibles sur OVH a10-1-gpu, permettant une accélération GPU complète.
Puis-je exécuter Qwen3.5 2B sur OVH a10-1-gpu ?
Oui. OVH a10-1-gpu dispose de 24 Go de VRAM, ce qui suffit pour exécuter Qwen3.5 2B (Q6_K) 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. Q6_K compresse Qwen3.5 2B de sa taille originale à 1.47 Go.
Quelle quantification choisir pour Qwen3.5 2B ?
Q6_K est une quantification haute qualité. 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 2B sur OVH a10-1-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 2B (Q6_K) avec Ollama ?
Exécutez ollama run qwen3.5:2b-q6_k pour démarrer Qwen3.5 2B (Q6_K). Ollama télécharge automatiquement les poids du modèle au premier lancement.