01できること
長所
- Dense 8B:Q4で8GB GPUに収まる(約4.6GB)
- コード専門
- 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
- —2025〜2026年の新しいコーディングモデルには劣る
- —Hugging Face 上のゲート付きウェイト(承認が必要)
アーキテクチャ
Dense Transformer · 8B パラメータ · 128k コンテキスト · コード専門モデル
トレーニング
IBMのGranite Codeモデル。コード生成とコード補完に重点を置いた8Bのデンス型モデルです。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 8GB
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/IBM-Granite-Code-8B
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%
4.6 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
6 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
9 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
16 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 10 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 8Bに必要なハードウェアは?
IBM Granite Code 8BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 4.6 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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外出先では: IBM Granite Code 8B 〜でも動作します RTX搭載ノートPC (16 GBのVRAM) →
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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