From fd7fe6f99149918065356af999a8a8a9ce6b7921 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: koide <koide@clawdbot.dev>
Date: Thu, 19 Feb 2026 11:31:37 +0000
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Add:=20DGX=20Spark=E3=81=A7Qwen3-Coder-Next?=
 =?UTF-8?q?=EF=BC=8880B=20MoE=EF=BC=89=E3=82=92=E5=8B=95=E3=81=8B=E3=81=99?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 docs-tech/dgx-spark-qwen3-coder-next/index.md | 236 ++++++++++++++++++
 docs-tech/index.md                            |   1 +
 static/scripts/dgx-spark-qwen3-coder.sh       |  71 ++++++
 3 files changed, 308 insertions(+)
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 create mode 100644 static/scripts/dgx-spark-qwen3-coder.sh

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new file mode 100644
index 0000000..c16df90
--- /dev/null
+++ b/docs-tech/dgx-spark-qwen3-coder-next/index.md
@@ -0,0 +1,236 @@
+---
+sidebar_position: 3
+title: DGX SparkでQwen3-Coder-Next（80B MoE）を動かす
+description: NVIDIA DGX Sparkの128GB統合メモリでQwen3-Coder-Next（80B MoE）をFP8量子化で動かす方法を解説
+hide_table_of_contents: false
+displayed_sidebar: null
+---
+
+# DGX SparkでQwen3-Coder-Nextを動かす
+
+## はじめに
+
+**DGX Spark**はNVIDIAのデスクトップAIワークステーション。Grace Blackwell（GB10）アーキテクチャで、**128GB統合メモリ**を持つ。この記事では、最新の**Qwen3-Coder-Next**（80B-A3B MoE）をDGX Spark単体で動かす方法を解説する。
+
+### 対象読者
+
+- DGX Sparkを持っている
+- 大規模LLMをローカルで動かしたい
+- コーディング用のAIモデルを探している
+
+### Qwen3-Coder-Nextとは
+
+Qwen3-Coder-Nextは2026年2月にリリースされたMixture of Experts（MoE）コーディングモデル：
+
+| 項目 | 値 |
+|-----|-----|
+| 総パラメータ | 80B（800億） |
+| アクティブパラメータ | 3B（30億） |
+| アーキテクチャ | Mamba + Transformer ハイブリッド |
+| コンテキスト長 | 最大1M tokens |
+
+MoE構造により、80Bパラメータでありながら推論時は3Bしかアクティブにならないため、効率的。
+
+## ワンライナーでセットアップ
+
+```bash
+curl -sL https://docs.techswan.online/scripts/dgx-spark-qwen3-coder.sh | bash
+```
+
+:::tip 初回起動
+モデルダウンロード（約45GB）+ ロードで15-20分かかる。`docker logs -f qwen3-coder-next-fp8` で進捗確認。
+:::
+
+## 重要：コンテナ選定
+
+:::danger NGCコンテナ必須
+DGX Sparkでは必ずNGC公式コンテナを使う。pipインストールや野良ビルドは、ドライバー互換性問題を引き起こす。
+:::
+
+```bash
+# ❌ やってはいけない
+pip install vllm
+
+# ✅ 正解：NGC公式コンテナ
+docker pull nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3
+```
+
+## 量子化の選択
+
+### BF16は無理
+
+80BモデルをBF16（16bit）で動かすには約160GBのメモリが必要。DGX Sparkの128GBでは足りない。
+
+```
+torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory.
+GPU 0 has a total capacity of 119.64 GiB of which 994.07 MiB is free.
+```
+
+### FP8を使う
+
+**FP8版**（`Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8`）を使えば、約45GBで収まる。
+
+| 量子化 | メモリ | DGX Spark単体 |
+|--------|--------|--------------|
+| BF16 | ~160GB | ❌ |
+| FP8 | ~45GB | ✅ |
+| NVFP4 | ~25GB | ✅ |
+
+## 手動セットアップ
+
+### 起動コマンド
+
+```bash title="Qwen3-Coder-Next-FP8 起動"
+docker run -d --name qwen3-coder-next-fp8 \
+  --gpus all \
+  -p 8000:8000 \
+  -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
+  --ipc=host \
+  nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3 \
+  vllm serve Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8 \
+  --max-model-len 32768 \
+  --max-num-seqs 32 \
+  --gpu-memory-utilization 0.85 \
+  --trust-remote-code
+```
+
+### パラメータ解説
+
+| パラメータ | 値 | 説明 |
+|-----------|-----|------|
+| `--gpus all` | - | 全GPU使用 |
+| `--ipc=host` | - | 共有メモリ設定（必須） |
+| `--max-model-len` | 32768 | 最大コンテキスト長 |
+| `--max-num-seqs` | 32 | 同時リクエスト数 |
+| `--gpu-memory-utilization` | 0.85 | GPUメモリ使用率 |
+| `--trust-remote-code` | - | カスタムコード許可 |
+
+## 起動ログの確認
+
+### 正常な起動シーケンス
+
+```bash
+docker logs -f qwen3-coder-next-fp8
+```
+
+1. **モデルダウンロード**（初回のみ、約45GB）
+2. **Safetensorsロード**（40シャード、約10分）
+3. **KVキャッシュ確保**
+4. **CUDAグラフキャプチャ**
+5. **API起動完了**
+
+```
+INFO: Application startup complete.
+```
+
+### 進捗確認
+
+```bash
+# ダウンロード進捗
+du -sh ~/.cache/huggingface/hub/models--Qwen--Qwen3-Coder-Next-FP8
+
+# ロード進捗（ログに表示）
+Loading safetensors checkpoint shards: 62% Completed | 25/40
+```
+
+## 推論テスト
+
+### ヘルスチェック
+
+```bash
+curl http://localhost:8000/health
+```
+
+### チャット
+
+```bash
+curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{
+    "model": "Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8",
+    "messages": [
+      {"role": "user", "content": "Pythonでフィボナッチ数列を生成する関数を書いて"}
+    ],
+    "max_tokens": 500
+  }'
+```
+
+## トラブルシューティング
+
+### OOM（メモリ不足）
+
+:::warning 症状
+```
+CUDA out of memory. Tried to allocate X GiB.
+```
+:::
+
+**対処:**
+1. FP8/NVFP4量子化版を使う
+2. `--max-model-len`を減らす（32768 → 16384）
+3. `--gpu-memory-utilization`を減らす（0.85 → 0.75）
+4. 他のプロセスを停止
+
+### メモリリーク
+
+**症状:** OOM後に空きメモリが減ったまま
+
+**対処:**
+```bash
+# 全コンテナ停止
+docker stop $(docker ps -q)
+
+# メモリ確認
+free -h
+```
+
+### gpu-memory-utilizationエラー
+
+**症状:**
+```
+ValueError: Free memory on device (94.25/119.64 GiB) is less than desired GPU memory utilization
+```
+
+**対処:**
+```bash
+# 他のプロセスがGPUを使用中
+# 全コンテナを停止してからリトライ
+docker stop $(docker ps -q)
+```
+
+## スペック情報
+
+### 起動後のメモリ使用量
+
+```
+Mem: 119Gi total, 84Gi used, 21Gi free
+```
+
+### KVキャッシュ
+
+```
+Available KV cache memory: 26.23 GiB
+GPU KV cache size: 286,144 tokens
+Maximum concurrency for 32,768 tokens per request: 32.91x
+```
+
+## まとめ
+
+DGX SparkでQwen3-Coder-Next（80B MoE）を動かすポイント：
+
+1. **NGC公式コンテナ**を使う（`nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3`）
+2. **FP8量子化版**を使う（BF16は128GBに収まらない）
+3. **初回起動は時間がかかる**（ダウンロード + ロードで15-20分）
+4. **メモリ競合に注意**（他のプロセスがGPUを使っているとOOM）
+
+FP8で45GB程度なので、32Kコンテキストで余裕をもって動作する。コーディング用途に最適！
+
+## 参考リンク
+
+- [Qwen3-Coder-Next HuggingFace](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8)
+- [DGX Spark Playbooks](https://build.nvidia.com/spark/)
+- [vLLM Documentation](https://docs.vllm.ai/)
+
+---
+
+*この記事は2026年2月時点の情報です。*
diff --git a/docs-tech/index.md b/docs-tech/index.md
index 28b6b4a..6f5e623 100644
--- a/docs-tech/index.md
+++ b/docs-tech/index.md
@@ -10,5 +10,6 @@ slug: /
 
 ## DGX Spark
 
+- [Qwen3-Coder-Next（80B MoE）を動かす](/tech/dgx-spark-qwen3-coder-next) - FP8量子化で単体起動
 - [デュアル構成ガイド](/tech/dgx-spark-dual) - 2台接続で256GB環境を構築
 - [MiniMax-M2.5-REAP-172Bを動かす](/tech/dgx-spark-minimax) - 172Bモデルを動かす
diff --git a/static/scripts/dgx-spark-qwen3-coder.sh b/static/scripts/dgx-spark-qwen3-coder.sh
new file mode 100644
index 0000000..052e950
--- /dev/null
+++ b/static/scripts/dgx-spark-qwen3-coder.sh
@@ -0,0 +1,71 @@
+#!/bin/bash
+# DGX Spark - Qwen3-Coder-Next-FP8 起動スクリプト
+# https://docs.techswan.online/tech/dgx-spark-qwen3-coder-next/
+
+set -e
+
+CONTAINER_NAME="qwen3-coder-next-fp8"
+IMAGE="nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3"
+MODEL="Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8"
+PORT="${PORT:-8000}"
+MAX_MODEL_LEN="${MAX_MODEL_LEN:-32768}"
+MAX_NUM_SEQS="${MAX_NUM_SEQS:-32}"
+GPU_MEM_UTIL="${GPU_MEM_UTIL:-0.85}"
+
+echo "=== DGX Spark - Qwen3-Coder-Next-FP8 起動スクリプト ==="
+echo ""
+
+# 既存コンテナ確認
+if docker ps -a --format '{{.Names}}' | grep -q "^${CONTAINER_NAME}$"; then
+    echo "⚠️  既存コンテナを停止・削除..."
+    docker stop "$CONTAINER_NAME" 2>/dev/null || true
+    docker rm "$CONTAINER_NAME" 2>/dev/null || true
+fi
+
+# イメージ確認・取得
+if ! docker images --format '{{.Repository}}:{{.Tag}}' | grep -q "^${IMAGE}$"; then
+    echo "📦 NGC vLLMイメージを取得中..."
+    docker pull "$IMAGE"
+fi
+
+echo ""
+echo "🚀 コンテナ起動..."
+echo "   Model: $MODEL"
+echo "   Port: $PORT"
+echo "   Max Context: $MAX_MODEL_LEN"
+echo "   GPU Memory: ${GPU_MEM_UTIL}%"
+echo ""
+
+docker run -d --name "$CONTAINER_NAME" \
+    --gpus all \
+    -p "${PORT}:8000" \
+    -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
+    --ipc=host \
+    "$IMAGE" \
+    vllm serve "$MODEL" \
+    --max-model-len "$MAX_MODEL_LEN" \
+    --max-num-seqs "$MAX_NUM_SEQS" \
+    --gpu-memory-utilization "$GPU_MEM_UTIL" \
+    --trust-remote-code
+
+echo ""
+echo "✅ コンテナ起動しました！"
+echo ""
+echo "📋 ログ確認:"
+echo "   docker logs -f $CONTAINER_NAME"
+echo ""
+echo "🔍 起動確認（Application startup complete が出るまで待つ）:"
+echo "   初回起動は15-20分かかります（モデルダウンロード + ロード）"
+echo ""
+echo "🧪 テスト:"
+echo "   curl http://localhost:${PORT}/health"
+echo ""
+echo "💬 チャット:"
+cat << 'CURL_EXAMPLE'
+   curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
+     -H "Content-Type: application/json" \
+     -d '{
+       "model": "Qwen/Qwen3-Coder-Next-FP8",
+       "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
+     }'
+CURL_EXAMPLE