Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q8_0) — 23.4 GBsu NVIDIA RTX 4090
Panoramica
Mistral Small 24B Instruct 2501 è un modello linguistico dense da 23.57B parametri di Mistral AI, con capacità di code, multilingual, tool-calls. Supporta una finestra di contesto fino a 32,768 token.
Mistral Small 24B Instruct 2501 è un trasformatore denso da 23,57 miliardi di parametri di Mistral AI, ottimizzato per il seguimento di istruzioni, la generazione di codice e la conversazione multilingue. Si colloca in una classe di parametri intermedia che offre prestazioni elevate rispetto alle dimensioni, competendo con modelli più grandi da 30B in molti benchmark. Il modello supporta il "tool calling" e 10 lingue tra cui inglese, francese, cinese e giapponese. Con una finestra di contesto da 32K e "flash attention", funziona su una singola GPU consumer con quantizzazione Q4 per un'inferenza self-hosted efficiente.
Con la quantizzazione Q8_0 (livello di qualità high), il modello pesa 23.33 GB. Questo rientra nei 24 GB di VRAM di NVIDIA RTX 4090, consentendo l'inferenza completa su GPU.
La NVIDIA GeForce RTX 4090 e una GPU consumer con 24 GB di GDDR6X VRAM e 1008 GB/s di larghezza di banda della memoria. Offre 82.6 FP16 TFLOPS, rendendola una delle schede consumer piu veloci per l'inferenza LLM locale. Gestisce comodamente modelli quantizzati fino a 20B parametri. Ideale per chi costruisce home lab e per gli sviluppatori che desiderano inferenza ad alto throughput senza hardware datacenter.
Requisiti Hardware
| Dimensione del modello | 23.33 GB |
| VRAM disponibile | 24 GB |
| VRAM utilizzata | 23.4 GB |
| RAM di sistema | |
| RAM min richiesta | 1.7 GB |
| Livelli GPU | 37 / 40 |
| Dimensione del contesto | 3014 |
| Backend | cuda13 |
| Flash attention | Sì |
| Lettura da disco | Sì |
Note sulle prestazioni
Distribuzione
Prerequisiti
Assicurati che i nodi GPU siano preparati con il NVIDIA container toolkit:
ansible-playbook prositronic.infra.nvidia_container_toolkitComando
helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/mistral-small-24b-instruct-2501/q8_0/nvidia-rtx4090.yaml) applyFile values.yaml
/values/mistral-small-24b-instruct-2501/q8_0/nvidia-rtx4090.yaml
Caricamento valori…Domande frequenti
Quanta VRAM serve per Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q8_0)?
La quantizzazione Q8_0 di Mistral Small 24B Instruct 2501 richiede 23.33 GB. 37 dei 40 livelli entrano nei 24 GB di VRAM di NVIDIA RTX 4090; i livelli rimanenti vengono scaricati sulla CPU.
Posso eseguire Mistral Small 24B Instruct 2501 su NVIDIA RTX 4090?
Sì, con prestazioni ridotte. NVIDIA RTX 4090 può eseguire Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q8_0), ma solo 37 dei 40 livelli entrano nella VRAM. Il resto viene scaricato sulla CPU.
Cos'è la quantizzazione?
La quantizzazione riduce la precisione numerica di un modello dal suo formato originale in virgola mobile a una rappresentazione più compatta. Questo riduce la dimensione del file e l'impronta VRAM, rendendo possibile eseguire modelli di grandi dimensioni su hardware consumer. Il compromesso è una leggera riduzione della qualità dell'output. Q8_0 comprime Mistral Small 24B Instruct 2501 dalla sua dimensione originale a 23.33 GB.
Quale quantizzazione scegliere per Mistral Small 24B Instruct 2501?
Q8_0 è una quantizzazione di alta qualità. I quant di qualità superiore (Q8, Q6) preservano maggiore precisione del modello ma necessitano di più VRAM. I quant inferiori (Q4, Q3, Q2) riducono l'uso di VRAM a scapito della qualità. Scegli in base al tuo hardware disponibile e ai requisiti di qualità.
Cos'è il flash attention e perché è attivato?
Flash attention è un algoritmo efficiente in memoria che accelera il meccanismo di attenzione nei modelli transformer. Riduce l'uso di VRAM durante l'inferenza evitando la materializzazione della matrice di attenzione completa. Per Mistral Small 24B Instruct 2501 su NVIDIA RTX 4090, flash attention è attivato per massimizzare la lunghezza del contesto e il throughput nei 24 GB di VRAM disponibili.
Perché alcuni livelli vengono scaricati sulla CPU?
NVIDIA RTX 4090 ha 24 GB di VRAM, ma Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q8_0) richiede circa 23.33 GB. Solo 37 dei 40 livelli entrano nella VRAM; i livelli rimanenti vengono eseguiti sulla CPU, che è più lenta ma funzionale.
Come eseguire Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q8_0) con Ollama?
Esegui ollama run mistral-small:24b-instruct-2501-q8_0 per avviare Mistral Small 24B Instruct 2501 (Q8_0). Ollama scarica automaticamente i pesi del modello al primo avvio.