Mistral Nemo 如何本地部署?
Mistral Nemo 是 12.3B 参数的稠密模型。Q4 量化最低需要 10GB 显存,8K 上下文下推荐 12GB。当前最便宜能跑的显卡是 Tesla V100 16GB,约 ¥4,432,预估 77.7 tokens/s。
Mistral Nemo 版本信息
发布日期2024年7月17日
Hugging Face 仓库mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407
小版本2407
许可证Apache-2.0
架构稠密
Ollama 标签mistral-nemo:12b
Q4 最低显存10 GB · Q4_K_M · 8K
参数量12.3B
层数40
隐藏维度5,120
KV 头8
头维度128
上下文上限128K
厂商Mistral AI
Mistral Nemo 本地部署需要多少显存?
| 量化 | 权重体积GB | 8K 总显存GB | 32K 总显存GB | 128K 总显存GB |
|---|---|---|---|---|
| 1-bit | 2.9估 | 5.1 | 8.9 | 23.9 |
| 2-bit | 5.4GGUF | 6.8 | 10.6 | 25.6 |
| 3-bit | 7.1GGUF | 8.1 | 11.9 | 26.9 |
| 4-bit | 7.5GGUF | 9.1 | 12.8 | 27.8 |
| 5-bit | 8.7GGUF | 10.5 | 14.3 | 29.3 |
| 8-bit | 13GGUF | 14.9 | 18.7 | 33.7 |
| FP16 | 24.5GGUF | 26.2 | 30 | 45 |
总显存 = 权重 + KV cache(FP16)+ 1GB 运行开销。标 GGUF 的权重是仓库里的实测文件体积,标「估」的按每参数字节估算。超过这个模型 128K 上下文上限的档位写「—」。各档取仓库里该比特数的任一文件,优先 unsloth 动态量化,所以同一档不同模型对应的文件名可能不同。
什么显卡能跑 Mistral Nemo?
AmazonJP
| 设备 | 显存GB | 价 | 预估 t/s | 建议上下文 |
|---|---|---|---|---|
| 16 | ¥4,4324 条挂单 | 77.7 | 32K | |
| 16 | ¥5,9498 条挂单 | 40.7 | 32K | |
| 16 | ¥6,2179 条挂单 | 39.9 | 32K | |
| 12 | ¥6,42810 条挂单 | 58.9 | 8K | |
| 16 | ¥6,49810 条挂单 | 39.7 | 32K | |
| 32 | ¥7,6733 条挂单 | 77.7 | 128K | |
| 24 | ¥7,8293 条挂单 | 26.4 | 32K | |
| 20 | ¥8,3639 条挂单 | 50.5 | 32K | |
| 16 | ¥9,4424 条挂单 | 36.7 | 32K | |
| 16 | ¥10,60010 条挂单 | 77.3 | 32K | |
| 24 | ¥11,6869 条挂单 | 60.1 | 32K | |
| 16 | ¥12,5604 条挂单 | 82.5 | 32K | |
| 32 | ¥13,9473 条挂单 | 35 | 128K | |
| 16 | ¥14,7108 条挂单 | 62.7 | 32K | |
| 32 | ¥15,0896 条挂单 | 40.7 | 128K | |
| 24 | ¥16,9509 条挂单 | 80.6 | 32K | |
| 128 | ¥26,3156 条挂单 | 16.6 | 128K | |
| 24 | ¥26,6035 条挂单 | 58.9 | 32K | |
| 24 | ¥32,9869 条挂单 | 86.3 | 32K | |
| 32 | ¥50,3659 条挂单 | 145.7 | 128K | |
| 128 | ¥55,3043 条挂单 | 24.6 | 128K | |
| 22 | —暂无挂单 | 54.2 | 32K | |
| 24 | —暂无挂单 | 112.5 | 32K | |
| 32 | —暂无挂单 | 35 | 128K | |
| 32 | —暂无挂单 | 64.3 | 128K | |
| 32 | —暂无挂单 | 145.7 | 128K | |
| 32 | —暂无挂单 | 75.9 | 128K | |
| 32 | —暂无挂单 | 63.9 | 128K | |
| 32 | —暂无挂单 | 36.7 | 128K | |
| 32 | —暂无挂单 | 77.3 | 128K | |
| 40 | —暂无挂单 | 128.4 | 128K | |
| 40 | —暂无挂单 | 128.8 | 128K | |
| 48 | —暂无挂单 | 86.3 | 128K | |
| 48 | —暂无挂单 | 54.3 | 128K | |
| 48 | —暂无挂单 | 112.5 | 128K | |
| 64 | —暂无挂单 | 123.8 | 128K | |
| 64 | —暂无挂单 | 99.1 | 128K | |
| 72 | —暂无挂单 | 112.5 | 128K | |
| 84 | —暂无挂单 | 129.3 | 128K | |
| 96 | —暂无挂单 | 145.7 | 128K | |
| Mac Studio M4 Max 128GB | 128 | —暂无挂单 | 38.3 | 128K |
| Mac Studio M5 Max 128GB | 128 | —暂无挂单 | 42.9 | 128K |
| MacBook Pro M4 Max 128GB | 128 | —暂无挂单 | 38.3 | 128K |
| MacBook Pro M5 Max 128GB | 128 | —暂无挂单 | 42.9 | 128K |
| Mac Studio M3 Ultra 512GB | 512 | —暂无挂单 | 56.5 | 128K |
判定口径:权重 + KV cache + 运行开销 ≤ 可用显存,单卡。MoE 模型标「卸载」表示把专家权重放进系统内存后能跑(显存只放注意力层与 KV cache),速度按内存带宽 70 GB/s 估算。上下文列给的是能装下的最大档位。
用 Ollama / llama.cpp / vLLM 本地部署 Mistral Nemo
Ollama
Ollama 一条命令拉起,量化档位由官方标签决定。
ollama run mistral-nemo:12b
llama.cpp
llama.cpp 直接从 Hugging Face 拉 GGUF,-c 是上下文长度。
llama-server -hf bartowski/Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM
vLLM 跑的是原始精度权重,显存要求比 GGUF 高得多,通常要多卡。
vllm serve mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407
量化文件名以模型库当周抓取为准,口径见数据方法。 数据方法
常见问题
Mistral Nemo 需要多少显存?
在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 Mistral Nemo 约需 10GB 显存,留到 12GB 更稳。
哪张显卡最便宜能跑 Mistral Nemo?
Tesla V100 16GB,16GB 显存,当前中位价约 ¥4,432,预估 77.7 tokens/s。
Mistral Nemo 能用 Ollama 跑吗?
能,命令是 ollama run mistral-nemo:12b。