https://ai.negi-lab.com/tags/kv%E3%82%AD%E3%83%A3%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%A5%E5%9C%A7%E7%B8%AE/Recent content in KVキャッシュ圧縮 on Negi AI Labhttps://ai.negi-lab.com/images/og-default.pnghttps://ai.negi-lab.com/images/og-default.pngHugo -- 0.154.5jaTue, 18 Aug 2026 10:40:36 +0900https://ai.negi-lab.com/posts/llama-cpp-16gb-vram-qwen-73k-context/Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 +0900https://ai.negi-lab.com/posts/llama-cpp-16gb-vram-qwen-73k-context/<p><strong>所要時間:</strong> 約30分 | <strong>難易度:</strong> ★★★★☆</p> <h2 id="この記事で作るもの">この記事で作るもの</h2> <ul> <li>16GBのVRAM（RTX 4060 TiやRTX 3080/4070クラス）を限界まで使い切り、30Bクラスの大型LLMで73,000トークンの長大なコンテキストを実現する推論環境</li> <li>AiderやCursor等のコーディングエージェントから呼び出し、プロジェクト全体のコードを読み込ませても破綻しないバックエンドサーバー</li> <li>前提知識：ターミナルの基本操作、Python環境（miniconda等）の構築経験、Hugging Faceからのモデルダウンロード方法</li> </ul> <div style="border:1px solid #e0e0e0;border-radius:8px;padding:16px;margin:20px 0;background:#fafafa"> <p style="margin:0 0 4px;font-size:13px;color:#888">📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認）</p>