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Novita AI で Qwen 3.5 Small Series (0.8B-9B) をデプロイする：ステップバイステップガイド

著者 / / LLM / 5 分で読めます
Novita AI で Qwen 3.5 Small Series (0.8B-9B) をデプロイする：ステップバイステップガイド
目次
  1. Qwen 3.5 Small Series の紹介
  2. Novita AI にデプロイする理由
  3. ステップバイステップのデプロイガイド
  4. デプロイのテスト
  5. 結論

Qwen 3.5 Small Series（0.8B / 2B / 4B / 9B）は、ビジョンランゲージ AI をエッジデバイスやプロダクションアプリにもたらします。Novita AI はワンクリックデプロイメントテンプレートを提供しており、モデルサイズを選択し、リソースを設定し、10 分以内に推論を開始できます。このガイドでは、8 ステップのプロセス、API テスト、およびユースケースの推奨事項を説明します。

Qwen 3.5 Small Series の紹介

Qwen 3.5 Small Series は、Alibaba Cloud が実運用向けの効率的かつマルチモーダルな AI を推進するものです。2026 年初頭にリリースされたこの軽量ビジョンランゲージモデルファミリーは、0.8B から 9B パラメータまでをカバーし、より大きなモデルの計算コストの一部で最先端の推論およびコーディング性能を実現します。

高価な GPU を必要とするモノリシック LLM とは異なり、Qwen 3.5 Small はエッジデバイス、ラップトップ、シングル GPU 環境をターゲットとし、ネイティブのテキスト、画像、ビデオ処理を維持します。0.8B バリアントはスマートフォン上でローカルに動作し、9B モデルは従来より大きなモデルが必要だったプロダクショングレードのエージェントやマルチステップ JSON 抽出を処理します。

主な機能

Qwen 3.5 は、以前の小型モデルと一線を画すいくつかのアーキテクチャとトレーニングの革新を導入しています。

  • 統合ビジョンランゲージ基盤: マルチモーダルトークンによる早期融合トレーニングにより、Qwen 3 の高密度モデルと同等の性能を達成し、推論、コーディング、エージェントベンチマーク、視覚理解タスクにおいて専用の Qwen 3-VL シリーズを上回ります。
  • 効率的なハイブリッドアーキテクチャ: Gated Delta Networks とスパース Mixture-of-Experts (MoE) の組み合わせにより、レイテンシを最小限に抑えながら高スループットの推論を実現します。このアーキテクチャは、メモリオーバーヘッドを削減しつつ、はるかに大きな高密度モデルに匹敵する出力品質を維持します。
  • スケーラブルな RL 汎化: 複雑さが段階的に増すタスク分布を持つ百万エージェント環境全体で強化学習をスケーリングすることで、堅牢な実世界適応性を保証します。モデルは単純なチャットボットタスクからマルチステップのツール使用まで、多様なシナリオでトレーニングされ、プロダクションのユースケースへのスムーズな移行を可能にします。
  • グローバル言語範囲: 201 の言語と方言への対応が拡張され、微妙な文化的・地域的理解を伴う包括的で世界的なデプロイメントを可能にします。これにより、Qwen 3.5 Small は新興市場における多言語アプリケーションに特に価値をもたらします。
  • ほぼ完璧なトレーニング効率: 非同期 RL フレームワークと最適化されたデータパイプラインのおかげで、テキストのみのトレーニングと比較してほぼ 100% のマルチモーダルトレーニング効率を達成。これは、トレーニングコストがモデルサイズに対して指数関数的ではなく線形にスケールすることを意味し、持続可能な AI 開発にとって重要な要素です。

パフォーマンスのハイライト

Qwen 3.5 Small Series は、ラインナップ全体で印象的な効率向上を示しています。一般的な推論、指示遂行、エージェント的ワークフローにおいて、これらのモデルはそのサイズをはるかに超えた性能を発揮します。ユーザーは、Qwen 3.5 4B が以前は 9B モデルを必要としたマルチステップの JSON 抽出を処理できると報告しており、リソースに制約のあるプロダクション環境に最適です。

モデル比較
モデル パラメータ 最適な用途 典型的なユースケース
Qwen3.5-0.8B 0.8B エッジデバイス、モバイルアプリ、IoT オンデバイスアシスタント、リアルタイム翻訳、音声ボット
Qwen3.5-2B 2B 軽量チャットボット、組込みシステム カスタマーサポート、FAQ 応答、コンテンツモデレーション
Qwen3.5-4B 4B バランスの取れた性能とコスト 小規模プロダクション、データ抽出、ドキュメント Q&A
Qwen3.5-9B 9B プロダクションアプリ、AI エージェント、複雑な推論 マルチエージェントシステム、高度な RAG、コード生成

Novita AI にデプロイする理由

AI モデルのデプロイには、従来はインフラのセットアップ、依存関係管理、GPU 設定が必要でした。Novita AI はこれらの問題を解消します。

  • ワンクリックテンプレート: 4 つの Qwen 3.5 バリアントすべてに即席の環境を用意。選択してデプロイするだけです。
  • 事前設定済み環境: 依存関係、CUDA バージョン、モデルウェイトがすでに最適化されています。
  • コスト効率の高い GPU オプション: 事前のハードウェア投資なしで従量課金の GPU インスタンスを利用可能。
  • インフラ設定不要: DevOps 作業をスキップ—Novita がオーケストレーション、スケーリング、監視を処理します。

0.8B モデルでのプロトタイピングでも、9B エージェントのプロダクション実行でも、Novita AI のテンプレートを使えば数分で稼働できます。

テンプレートライブラリで他のテンプレートを見る

Novita テンプレートライブラリでさまざまなテンプレートを見つけられます

テンプレートライブラリ

ステップバイステップのデプロイガイド

デプロイ手順は 4 つの Qwen 3.5 モデルすべてで同じです。以下の 8 ステップに従ってください。

ステップ 1: コンソールへのアクセス

Novita AI の GPU インターフェースに移動し、「Get Started」をクリックしてデプロイ管理にアクセスします。

ログインしてデプロイを開始

ステップ 2: パッケージの選択

テンプレートリポジトリで Qwen3.5-{0.8B/2B/4B/9B}（希望のモデルサイズを選択）を見つけ、クリックしてインストールシーケンスを開始します。

テンプレートライブラリで適切なテンプレートを見つける

ステップ 3: インフラの設定

コンピューティングパラメータを設定します:

  • メモリ割り当て (RAM)
  • ストレージ要件 (モデルウェイト用のディスク容量)
  • ネットワーク設定 (ファイアウォールルール、ポート)

設定が完了したら、「Deploy」をクリックして進みます。

設定をカスタマイズ

ステップ 4: 確認と作成

設定の詳細とコストの概要を再確認します。問題がなければ「Deploy」をクリックして作成プロセスを開始します。

設定が完了したら「deploy」ボタンをクリック

ステップ 5: 作成待ち

デプロイを開始すると、システムは自動的にインスタンス管理ページにリダイレクトします。インスタンスはバックグラウンドで作成されるため、手動での操作は必要ありません。

ステップ 6: ダウンロード進捗の監視

モデルイメージのダウンロードをリアルタイムで追跡します。デプロイが完了すると、インスタンスステータスが「Pulling」から「Running」に変わります。インスタンス名の横にある矢印アイコンをクリックすると、詳細な進捗が表示されます。

ダウンロード進捗を監視

ステップ 7: インスタンスステータスの確認

「Logs」ボタンをクリックしてインスタンスのログを表示し、推論サービスが正しく起動したことを確認します。モデルの読み込み成功を示す起動メッセージを探します。

インスタンスステータスも確認できます

ステップ 8: 環境アクセス

「Connect」インターフェースから開発スペースを起動し、次に「Start Web Terminal」を初期化してデプロイメント環境にアクセスします。

「Connect」をクリックし、「Start Web Terminal」をクリックしてデプロイにアクセス

デプロイのテスト

インスタンスが実行中になったら、OpenAI 互換の API エンドポイントを介してテストします。以下は Qwen3.5-0.8B の cURL の例です。

curl -sS http://127.0.0.1:28065/v1/chat/completions \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{
 "model": "qwen3.5-0.8b",
 "messages": [
 {
 "role": "system",
 "content": "you are a helpful assitant."
 },
 {
 "role": "user",
 "content": "hello"
 }
 ],
 "max_tokens": 1300,
 "stream": false
}'
{"id":"f4ff10a1836444f9b17593fcd6b40267","object":"chat.completion","created":1772593690,"model":"qwen3.5-0.8b","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":null,"reasoning_content":"Hello! How can I help you today?","tool_calls":null},"logprobs":null,"finish_reason":"stop","matched_stop":248046}],"usage":{"prompt_tokens":25,"total_tokens":35,"completion_tokens":10,"prompt_tokens_details":null,"reasoning_tokens":0},"metadata":{"weight_version":"default"}}

結論

Qwen 3.5 Small Series は強力なビジョンランゲージ AI へのアクセスを民主化し、Novita AI はデプロイを簡単にします。プリビルドテンプレート、GPU 最適化環境、OpenAI 互換 API により、インフラの専門知識がなくても 10 分以内にゼロからプロダクション準備完了の推論まで進められます。

0.8B モデルで軽量エッジアプリケーションを構築する場合でも、9B バリアントで洗練された AI エージェントをデプロイする場合でも、Novita AI のプラットフォームはニーズに合わせてスケールします。始める準備はできましたか？ Novita AI のテンプレートライブラリ にアクセスして、今日最初の Qwen 3.5 モデルをデプロイしましょう。

Novita AI は、開発者がシンプルな API を使用して AI モデルを簡単にデプロイできると同時に、アプリケーションの構築と拡張のための手頃で信頼性の高い GPU クラウドを提供する AI クラウドプラットフォームです。

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