Mistral 7B v0.3 をローカルに導入するには?
Mistral 7B v0.3 は 7.3B パラメータの Dense モデルです。Q4 量子化では最低 7GB、8K コンテキストなら 8GB のVRAMを推奨します。現在最も安く動かせるのは Tesla V100 16GB(で約 ¥101,219)で、推定 122.7 tokens/s です。
Mistral 7B v0.3 のバージョン情報
Mistral 7B v0.3 のローカル実行に必要なVRAMは?
| 量子化 | 重みサイズGB | 8K 時の合計GB | 32K 時の合計GB | 128K 時の合計GB |
|---|---|---|---|---|
| 1-bit | 1.8GGUF | 3.7 | 6.7 | — |
| 2-bit | 2.5GGUF | 4.7 | 7.7 | — |
| 3-bit | 3.8GGUF | 5.5 | 8.5 | — |
| 4-bit | 4.4GGUF | 6 | 9 | — |
| 5-bit | 5.1GGUF | 6.9 | 9.9 | — |
| 8-bit | 7.7GGUF | 9.5 | 12.5 | — |
| FP16 | 14.2推定 | 16.2 | 19.2 | — |
合計 = 重み + KV キャッシュ(FP16)+ 実行時オーバーヘッド 1GB。GGUF と付いた重みはリポジトリの実測ファイルサイズ、「推定」はパラメータあたりのバイト数からの概算です。このモデルの上限 32K を超えるコンテキストは「—」と表示します。各段はリポジトリにあるそのビット幅のファイルを使い、unsloth 動的量子化を優先するため、ファイル名はモデルごとに異なります。
Mistral 7B v0.3 を動かせるGPUは?
AmazonJP
| デバイス | VRAMGB | 価格 | 推定 t/s | 推奨コンテキスト |
|---|---|---|---|---|
| 16 | ¥101,2194 件の出品 | 122.7 | 32K | |
| 16 | ¥135,8538 件の出品 | 65.5 | 32K | |
| 16 | ¥141,9809 件の出品 | 64.2 | 32K | |
| 12 | ¥146,80410 件の出品 | 93.9 | 32K | |
| 16 | ¥148,39610 件の出品 | 63.9 | 32K | |
| 32 | ¥175,2273 件の出品 | 122.7 | 32K | |
| 24 | ¥178,8003 件の出品 | 42.8 | 32K | |
| 20 | ¥191,0009 件の出品 | 80.8 | 32K | |
| 16 | ¥215,6424 件の出品 | 59.2 | 32K | |
| 16 | ¥242,08110 件の出品 | 122.2 | 32K | |
| 24 | ¥266,8809 件の出品 | 95.7 | 32K | |
| 16 | ¥286,8444 件の出品 | 130 | 32K | |
| 32 | ¥318,5103 件の出品 | 56.4 | 32K | |
| 16 | ¥335,9328 件の出品 | 99.7 | 32K | |
| 32 | ¥344,5926 件の出品 | 65.5 | 32K | |
| 24 | ¥387,0879 件の出品 | 127.1 | 32K | |
| 128 | ¥600,9716 件の出品 | 27 | 32K | |
| 24 | ¥607,5425 件の出品 | 93.9 | 32K | |
| 24 | ¥753,3249 件の出品 | 135.8 | 32K | |
| 32 | ¥1,150,2089 件の出品 | 222.6 | 32K | |
| 128 | ¥1,262,9983 件の出品 | 39.9 | 32K | |
| 22 | —出品なし | 86.6 | 32K | |
| 24 | —出品なし | 174.7 | 32K | |
| 32 | —出品なし | 56.4 | 32K | |
| 32 | —出品なし | 102.2 | 32K | |
| 32 | —出品なし | 222.6 | 32K | |
| 32 | —出品なし | 119.9 | 32K | |
| 32 | —出品なし | 101.5 | 32K | |
| 32 | —出品なし | 59.2 | 32K | |
| 32 | —出品なし | 122.2 | 32K | |
| 40 | —出品なし | 197.8 | 32K | |
| 40 | —出品なし | 198.3 | 32K | |
| 48 | —出品なし | 135.8 | 32K | |
| 48 | —出品なし | 86.8 | 32K | |
| 48 | —出品なし | 174.7 | 32K | |
| 64 | —出品なし | 191.1 | 32K | |
| 64 | —出品なし | 154.9 | 32K | |
| 72 | —出品なし | 174.7 | 32K | |
| 84 | —出品なし | 199.2 | 32K | |
| 96 | —出品なし | 222.6 | 32K | |
| Mac Studio M4 Max 128GB | 128 | —出品なし | 61.6 | 32K |
| Mac Studio M5 Max 128GB | 128 | —出品なし | 68.9 | 32K |
| MacBook Pro M4 Max 128GB | 128 | —出品なし | 61.6 | 32K |
| MacBook Pro M5 Max 128GB | 128 | —出品なし | 68.9 | 32K |
| Mac Studio M3 Ultra 512GB | 512 | —出品なし | 90.2 | 32K |
判定基準:重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド ≤ 利用可能メモリ、1 枚構成。MoE モデルの「オフロード」はエキスパート重みをシステム RAM に置けば動作することを示し(VRAM にはアテンション層と KV キャッシュのみ)、その速度は RAM 帯域幅 70 GB/s を前提に推定。コンテキスト列は収まる最大段階です。
Ollama / llama.cpp / vLLM で Mistral 7B v0.3 をローカルに導入する
Ollama は 1 コマンドで取得して起動します。量子化は公式タグに従います。
ollama run mistral:7b
llama.cpp は Hugging Face から GGUF を直接取得します。-c はコンテキスト長です。
llama-server -hf bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM は元の精度の重みを読み込むため、GGUF よりはるかに多くのメモリ(通常は複数枚)が必要です。
vllm serve mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3
ファイル名はその週のモデルライブラリ取得時点のものです。定義はデータ方法を参照してください。 データ方法
よくある質問
Mistral 7B v0.3 にはどれくらいのVRAMが必要ですか?
Q4_K_M・8K コンテキストでは Mistral 7B v0.3 に約 7GB のVRAMが必要で、8GB あれば余裕があります。
Mistral 7B v0.3 を動かせる最も安いGPUは?
Tesla V100 16GB です。VRAM 16GB、現在の中央値は約 ¥101,219、推定 122.7 tokens/s。
Mistral 7B v0.3 は Ollama で動かせますか?
はい。ollama run mistral:7b で動きます。