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SambaStack は、オンプレミス環境とホステッド環境の両方にデプロイできるさまざまなモデルをサポートしています。お使いのデプロイメントでどのモデルが利用可能かは、システム管理者にお問い合わせください。

デプロイオプション

SambaStack でモデルをデプロイする際、管理者はさまざまなコンテキスト長とバッチサイズの組み合わせから選択できます。
  • バッチサイズが小さいほど、トークンスループット (トークン/秒) が高くなります。
  • バッチサイズが大きいほど、複数ユーザーに対する同時実行性が向上します。

クラスター上のモデルの確認

クラスターで利用可能なモデルは、次のコマンドで確認できます。

対応モデルの一覧

検索またはフィルターでモデルを探し、選択するとそのモデルの完全な構成へ移動できます。

Meta

Meta-Llama-3.3-70B-Instruct

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct

Meta-Llama-3.1-405B-Instruct

Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct

MiniMax

MiniMax-M2.5

DeepSeek

DeepSeek-R1-0528

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

DeepSeek-V3-0324

DeepSeek-V3.1

OpenAI

gpt-oss-120b

Whisper-Large-v3

Alibaba Cloud

Qwen3-32B

Tokyotech-llm

Llama-3.3-Swallow-70B-Instruct-v0.4

Other

E5-Mistral-7B-Instruct

推奨モデルバンドル

SambaStack では、モデルを個別にデプロイするのではなく、バンドルとしてデプロイします。バンドルとは、1 つ以上のモデルを、バッチサイズやシーケンス長などの関連する構成と共にまとめたデプロイパッケージです。 例えば、Meta‑Llama‑3.3‑70B モデルをバッチサイズ 4、シーケンス長 16K トークンでデプロイする場合、これは 1 つの構成に相当します。一方、バンドルには、同じモデルまたは異なるモデルに対するこのような構成を複数含めることができます。 SambaNova の RDU 技術により、1 つのデプロイメント内に複数のモデルと構成を同時にロードできます。これにより、必要に応じてモデル間やバッチサイズ/シーケンス長のプロファイル間を即座に切り替えられます。デプロイが通常は単一モデルかつ静的である従来の GPU システムとは異なり、SambaStack はマルチモデル・マルチ構成のバンドルをサポートします。このアプローチにより、低レイテンシを維持しながら、より高い効率性、柔軟性、スループットを実現します。 クラスターで利用可能なバンドルは、次のコマンドで確認できます。
以下の表は、SambaStack で現在利用可能なモデルに対する推奨バンドルテンプレートの一覧です。各エントリは、モデルとその推奨デプロイバンドルの組み合わせを示しています。
以下に記載されたバンドルが推論要件を満たさない場合は、DDR メモリに収まる範囲で、任意のモデルと構成を組み合わせたカスタムバンドルを作成できます。