Gemma 2 31B QATをKVキャッシュ量子化でVRAM 24GBに収めて実用化する方法
所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★★☆ この記事で作るもの 24GBのVRAM（RTX 3090/4090等）1枚で、Gemma 2 31B QATモデルを32k以上の長いコンテキストで高速動作させる環境 量子化による精度劣化を最小限に抑えつつ、推論速度を最適化するllama.cpp実行スクリプト KVキャッシュの量子化（4-bit/8-bit）が実際に業務で使えるレベルか判定するベンチマーク手順 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...