# granite-4.1-3b の GPU 要件

granite-4.1-3b のパラメータ数は 3.4B です。推論で動かすには、16 ビットで約 8.2 GB、8 ビットで約 4.1 GB、4 ビットで約 2.0 GB の GPU メモリを見込んでください。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。

[Arrakis でデプロイする](/console/#/models?model=ibm-granite/granite-4.1-3b)。

## 推論で動かすのに必要なもの

| 精度 | メモリと最小構成 |
|---|---|
| 16 ビット | 8.2 GB：[RTX 4090](/ja/gpus/rtx-4090.html.md) または [RTX 3090](/ja/gpus/rtx-3090.html.md) 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から |
| 8 ビット | 4.1 GB：[RTX 4090](/ja/gpus/rtx-4090.html.md) または [RTX 3090](/ja/gpus/rtx-3090.html.md) 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から |
| 4 ビット | 2.0 GB：[RTX 4090](/ja/gpus/rtx-4090.html.md) または [RTX 3090](/ja/gpus/rtx-3090.html.md) 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から |

## ファインチューニングに必要なもの

| メソッド | メモリと最小構成 |
|---|---|
| QLoRA | 2.4 GB：[RTX 4090](/ja/gpus/rtx-4090.html.md) または [RTX 3090](/ja/gpus/rtx-3090.html.md) 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から |
| LoRA | 8.2 GB：[RTX 4090](/ja/gpus/rtx-4090.html.md) または [RTX 3090](/ja/gpus/rtx-3090.html.md) 1 枚、RTX 3090 は GPU 1 時間あたり $0.19 から |
| フルファインチューニング | 54 GB：[H100](/ja/gpus/h100.html.md) または [A100](/ja/gpus/a100.html.md) 1 枚、H100 は GPU 1 時間あたり $1.65 から |

## モデルについて

| | |
|---|---|
| パラメータ数 | `3.4B` |
| コンテキスト長（トークン） | `131,072` |
| 公開時の精度 | `BF16` |
| ライセンス | `apache-2.0` |
| 公開日 | `2026-04-06` |
| 重み | [ibm-granite/granite-4.1-3b](https://huggingface.co/ibm-granite/granite-4.1-3b) |

## 自分で動かす

```
vllm serve ibm-granite/granite-4.1-3b --tensor-parallel-size 1
```

## よくある質問

**granite-4.1-3b にはどれだけの GPU メモリが必要ですか？** 推論で動かすには、16 ビットで約 8 GB、8 ビットで約 4 GB、4 ビットで約 2 GB です。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。ファインチューニングには、QLoRA で約 2 GB、LoRA で約 8 GB、Adam によるフルファインチューニングで約 54 GB が必要です（活性化を除く）。

**granite-4.1-3b は GPU 1 枚で動きますか？** はい。16 ビットで約 8.2 GB 必要で、RTX 4090 または RTX 3090 1 枚に収まります。

**granite-4.1-3b を動かす費用はいくらですか？** 16 ビットなら RTX 4090 または RTX 3090 1 枚、4 ビットなら RTX 4090 または RTX 3090 1 枚が必要です。このページの各構成には、Arrakis での現在の GPU 1 時間あたりの最安値を表示しています。料金は前払い残高から 1 時間単位で支払います。

**Arrakis で granite-4.1-3b をデプロイするには？** Arrakis コンソールで Models を開き、ibm-granite/granite-4.1-3b を貼り付け、vLLM、SGLang、llama.cpp のいずれかを選んで、収まる GPU を借ります。専用の API キー付きの OpenAI 互換エンドポイントと、マシンへの root SSH が使えます。


ほかのモデル：[/models](/ja/models.html.md)。