01できること
長所
- 密な7Bモデル:Q4でVRAM 6〜8GBのGPUに収まる
- コード専門モデル、DPOによる調整
- 許諾条件の緩やかな Apache 2.0 ライセンス
- 128k ネイティブコンテキスト
知っておくべき限界
- —2024年モデル:最近のコード特化モデルには劣る
- —Hugging Face 上のゲート付きウェイト(承認が必要)
- —Ollamaタグなし — Hugging Face経由でインストール
アーキテクチャ
Dense Transformer · 7Bパラメータ · 128kコンテキスト · コード専門
トレーニング
DPO(Direct Preference Optimization)によってアラインメントを行ったIBMのGranite Codeモデル。コード生成とコード補完向けです。ライセンスはApache 2.0です。
おすすめの用途
コード補完ローカルで動く開発アシスタントGPU 6-8 GB
04インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$# HuggingFace : ibm-granite/granite-code-7b-dpo
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード:選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値(4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む)。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
4.1 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
5 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
7 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
14 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 9 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。
IBM Granite Code 7B DPOに必要なハードウェアは?
IBM Granite Code 7B DPOをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 4.1 GB程度が必要です。比較候補:RTX 5060 Ti 16 GB — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。
現在のオファー: RTX 5060 Ti 16 GB
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03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
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