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title: DGX SparkでMiniMax-M2.5-REAP-172Bを動かす
description: DGX Sparkデュアル構成で172Bパラメータの最新LLMを動かす手順
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## MiniMax-M2.5-REAP-172Bとは？

MiniMax-M2.5は、中国MiniMax社が開発したコーディング・エージェント特化のMixture-of-Experts（MoE）モデルです。Cerebras社がREAP（Router-weighted Expert Activation Pruning）技術を適用し、オリジナルの230Bパラメータから172Bに軽量化したものが本モデルです。

### スペック

| 項目 | 値 |
|------|-----|
| 総パラメータ数 | 172B |
| アクティブパラメータ数 | 10B/トークン |
| レイヤー数 | 62 |
| エキスパート数 | 192（256から25%削減）|
| コンテキスト長 | 196,608トークン |
| ライセンス | Modified MIT |

### なぜREAP版がおすすめ？

- **ほぼ無劣化で25%軽量化**: HumanEval等のベンチマークでオリジナルと同等性能
- **vLLMネイティブ対応**: パッチ不要でそのまま動く
- **256GBメモリで十分動作**: オリジナル230B版では厳しいVRAM要件をクリア

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## 動作環境

### DGX Spark デュアル構成

| 項目 | スペック |
|------|----------|
| アーキテクチャ | NVIDIA Grace Blackwell (GB10) |
| GPU | Blackwell GPU × 2 |
| メモリ | 256GB統合メモリ（LPDDR5x）|
| ストレージ | 4TB NVMe × 2 |
| ネットワーク | ConnectX-7 (QSFP接続) |

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## 事前準備：ネットワーク構成

デュアルSpark構成では、2台のノードをQSFPケーブルで物理接続する必要があります。

詳細な手順は公式ドキュメントを参照してください：
👉 [Connect two Sparks](https://build.nvidia.com/spark/connect-two-sparks)

### ネットワーク構成の理解（重要）

DGX Sparkデュアル構成では、**2種類のネットワーク**を使い分けます。公式ドキュメントではこの点が分かりにくいため、詳しく解説します。

```
┌─────────────────────┐       QSFP (200GbE)        ┌─────────────────────┐
│    DGX Spark 1      │◄────────────────────────────►│    DGX Spark 2      │
│                     │     192.168.100.10/11       │                     │
│  enp1s0f1np1        │     (クラスター通信)          │  enp1s0f1np1        │
│  ┌───────────────┐  │                             │  ┌───────────────┐  │
│  │ NCCL/Ray通信  │  │                             │  │ NCCL/Ray通信  │  │
│  └───────────────┘  │                             │  └───────────────┘  │
├─────────────────────┤                             ├─────────────────────┤
│  eth0 (10.0.0.10)   │◄──── 通常LAN ──────────────►│  eth0 (10.0.0.11)   │
│  ┌───────────────┐  │                             │  ┌───────────────┐  │
│  │ 管理/API公開  │  │                             │  │ 管理のみ      │  │
│  └───────────────┘  │                             │  └───────────────┘  │
└─────────────────────┘                             └─────────────────────┘
          │
          ▼
    クライアントからの
    APIリクエスト
    http://10.0.0.10:8000
```

| ネットワーク | 用途 | インターフェース例 | IP例 |
|-------------|------|-------------------|------|
| **クラスター通信** | NCCL、Ray、テンソル並列 | enp1s0f1np1 (QSFP) | 192.168.100.x |
| **管理/API公開** | SSH、APIエンドポイント | eth0 (通常LAN) | 10.0.0.x |

### なぜ分離が必要？

1. **セキュリティ**: クラスター通信は暗号化されていないため、プライベートネットワーク推奨
2. **パフォーマンス**: NCCL通信は200GbE QSFPを使用し、APIトラフィックと分離
3. **柔軟性**: APIエンドポイントを外部公開しつつ、クラスター通信は内部に閉じる

### QSFPインターフェースへのIP割り当て（手動）

**重要**: QSFPインターフェースにはIPアドレスが自動で割り当てられません。手動設定が必要です。

```bash
# 両ノードで実行

# 1. インターフェース確認
ibdev2netdev
# 出力例: mlx5_0 port 1 ==> enp1s0f1np1 (Up)
#        mlx5_1 port 1 ==> enp1s0f0np0 (Down)
# "(Up)" と表示されるインターフェースを使用

# 2. IPアドレス設定
# Node 1
sudo ip addr add 192.168.100.10/24 dev enp1s0f1np1
sudo ip link set enp1s0f1np1 up

# Node 2
sudo ip addr add 192.168.100.11/24 dev enp1s0f1np1
sudo ip link set enp1s0f1np1 up

# 3. 疎通確認（Node 1から）
ping 192.168.100.11
```

### 永続化（netplan使用）

再起動後もIPを維持するには、netplanで設定します。

```bash
# /etc/netplan/99-qsfp.yaml を作成
sudo tee /etc/netplan/99-qsfp.yaml << 'EOF'
network:
  version: 2
  ethernets:
    enp1s0f1np1:
      addresses:
        - 192.168.100.10/24  # Node 2は192.168.100.11/24
EOF

sudo netplan apply
```

### パスワードなしSSHの設定

```bash
# Node 1で
ssh-keygen -t ed25519 -N ""
ssh-copy-id user@192.168.100.11

# Node 2でも同様に設定（逆方向）
```

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## 環境構築

### 1. Dockerグループの設定（初回のみ）

```bash
sudo groupadd docker
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker
```

### 2. NGC公式vLLMイメージの取得

DGX Sparkではドライバー互換性の関係で、**必ずNGC公式イメージを使用**してください。

```bash
# 両方のノードで実行
docker pull nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3
export VLLM_IMAGE=nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3
```

### 3. クラスターデプロイスクリプトの取得

```bash
# 両方のノードで実行
wget https://raw.githubusercontent.com/vllm-project/vllm/refs/heads/main/examples/online_serving/run_cluster.sh
chmod +x run_cluster.sh
```

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## Rayクラスターの起動

### Node 1（ヘッドノード）の起動

```bash
# Node 1で実行

# 高速インターフェースのIPアドレスを取得
# ibdev2netdev で "(Up)" と表示されるインターフェースを使用
export MN_IF_NAME=enp1s0f1np1
export VLLM_HOST_IP=$(ip -4 addr show $MN_IF_NAME | grep -oP '(?<=inet\s)\d+(\.\d+){3}')

echo "Using interface $MN_IF_NAME with IP $VLLM_HOST_IP"

bash run_cluster.sh $VLLM_IMAGE $VLLM_HOST_IP --head ~/.cache/huggingface \
  -e VLLM_HOST_IP=$VLLM_HOST_IP \
  -e UCX_NET_DEVICES=$MN_IF_NAME \
  -e NCCL_SOCKET_IFNAME=$MN_IF_NAME \
  -e OMPI_MCA_btl_tcp_if_include=$MN_IF_NAME \
  -e GLOO_SOCKET_IFNAME=$MN_IF_NAME \
  -e TP_SOCKET_IFNAME=$MN_IF_NAME \
  -e RAY_memory_monitor_refresh_ms=0 \
  -e MASTER_ADDR=$VLLM_HOST_IP
```

### Node 2（ワーカーノード）の起動

```bash
# Node 2で実行

export MN_IF_NAME=enp1s0f1np1
export VLLM_HOST_IP=$(ip -4 addr show $MN_IF_NAME | grep -oP '(?<=inet\s)\d+(\.\d+){3}')

# 重要：Node 1のIPアドレスを設定
# Node 1で `echo $VLLM_HOST_IP` を実行して確認
export HEAD_NODE_IP=<NODE_1_IP_ADDRESS>

echo "Worker IP: $VLLM_HOST_IP, connecting to head node at: $HEAD_NODE_IP"

bash run_cluster.sh $VLLM_IMAGE $HEAD_NODE_IP --worker ~/.cache/huggingface \
  -e VLLM_HOST_IP=$VLLM_HOST_IP \
  -e UCX_NET_DEVICES=$MN_IF_NAME \
  -e NCCL_SOCKET_IFNAME=$MN_IF_NAME \
  -e OMPI_MCA_btl_tcp_if_include=$MN_IF_NAME \
  -e GLOO_SOCKET_IFNAME=$MN_IF_NAME \
  -e TP_SOCKET_IFNAME=$MN_IF_NAME \
  -e RAY_memory_monitor_refresh_ms=0 \
  -e MASTER_ADDR=$HEAD_NODE_IP
```

### クラスター状態の確認

```bash
# Node 1で実行
export VLLM_CONTAINER=$(docker ps --format '{{.Names}}' | grep -E '^node-[0-9]+$')
echo "Found container: $VLLM_CONTAINER"

docker exec $VLLM_CONTAINER ray status
```

2ノードが認識され、GPUリソースが利用可能と表示されればOKです。

---

## モデルのダウンロード

### Hugging Faceへのログイン

```bash
# Node 1のコンテナ内で実行
export VLLM_CONTAINER=$(docker ps --format '{{.Names}}' | grep -E '^node-[0-9]+$')
docker exec -it $VLLM_CONTAINER /bin/bash

# コンテナ内で
huggingface-cli login
```

### MiniMax-M2.5-REAP-172Bのダウンロード

```bash
# コンテナ内で（約330GB、時間がかかります）
huggingface-cli download cerebras/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B
```

---

## 推論サーバーの起動

### MiniMax-M2.5-REAP-172B用の起動コマンド

```bash
# Node 1で実行
export VLLM_CONTAINER=$(docker ps --format '{{.Names}}' | grep -E '^node-[0-9]+$')

docker exec -it $VLLM_CONTAINER /bin/bash -c '
  vllm serve cerebras/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B \
    --tensor-parallel-size 2 \
    --tool-call-parser minimax_m2 \
    --reasoning-parser minimax_m2_append_think \
    --trust-remote-code \
    --enable-auto-tool-choice \
    --max-model-len 65536 \
    --gpu-memory-utilization 0.90'
```

### パラメータ解説

| パラメータ | 説明 |
|-----------|------|
| `--tensor-parallel-size 2` | 2台のSparkでテンソル並列 |
| `--tool-call-parser minimax_m2` | MiniMax専用ツールコールパーサー |
| `--reasoning-parser minimax_m2_append_think` | thinking出力を履歴に保持 |
| `--max-model-len 65536` | 最大コンテキスト長（64K）|
| `--gpu-memory-utilization 0.90` | メモリ使用率上限 |

### メモリ節約版（長文不要な場合）

```bash
docker exec -it $VLLM_CONTAINER /bin/bash -c '
  vllm serve cerebras/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B \
    --tensor-parallel-size 2 \
    --tool-call-parser minimax_m2 \
    --reasoning-parser minimax_m2_append_think \
    --trust-remote-code \
    --enable-auto-tool-choice \
    --max-model-len 16384 \
    --max-num-seqs 32 \
    --gpu-memory-utilization 0.85'
```

### APIエンドポイントを別IPで公開する

クラスター通信（QSFP）とAPIエンドポイント（通常LAN）を分離したい場合：

```bash
docker exec -it $VLLM_CONTAINER /bin/bash -c '
  vllm serve cerebras/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B \
    --tensor-parallel-size 2 \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000 \
    ...'
```

| オプション | 説明 |
|-----------|------|
| `--host 0.0.0.0` | 全インターフェースでリッスン（推奨） |
| `--host 10.0.0.10` | 特定IPのみでリッスン |
| `--port 8000` | APIポート番号 |

**ポイント**: `VLLM_HOST_IP`環境変数はクラスター内部通信用であり、`--host`オプションはAPIエンドポイント用です。これらは独立して設定できます。

---

## 動作確認

### OpenAI互換APIでテスト

```bash
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "cerebras/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B",
    "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"}
    ],
    "temperature": 1.0,
    "top_p": 0.95,
    "top_k": 40
  }'
```

### ヘルスチェック

```bash
curl http://localhost:8000/health
```

---

## 監視とデバッグ

### Rayダッシュボード

```
http://<head-node-ip>:8265
```

### GPU使用状況の確認

```bash
# 両ノードで
nvidia-smi

# コンテナ内から
export VLLM_CONTAINER=$(docker ps --format '{{.Names}}' | grep -E '^node-[0-9]+$')
docker exec $VLLM_CONTAINER nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total --format=csv
```

---

## トラブルシューティング

### OOM（メモリ不足）エラー

```bash
# 対策1: シーケンス数を減らす
--max-num-seqs 32

# 対策2: コンテキスト長を短く
--max-model-len 16384

# 対策3: メモリ使用率を下げる
--gpu-memory-utilization 0.80
```

### CUDA illegal memory access エラー

```bash
# CUDAグラフモードを変更
--compilation-config "{\"cudagraph_mode\": \"PIECEWISE\"}"
```

### Rayクラスターに接続できない

```bash
# ネットワークインターフェースの確認
ibdev2netdev

# ファイアウォールの確認
sudo ufw status

# Rayポートの開放（必要な場合）
sudo ufw allow 6379
sudo ufw allow 8265
```

---

## 重要な注意点

### Thinkingトークンの扱い

MiniMax-M2.5は **interleaved thinking model** です。出力に含まれる `<think>...</think>` タグは、履歴として次のリクエストに含める必要があります。

```python
# ❌ NGパターン：thinkingを削除
content = response.replace(r'<think>.*?</think>', '')

# ✅ OKパターン：そのまま保持
history.append({"role": "assistant", "content": response})
```

### 推奨推論パラメータ

```json
{
  "temperature": 1.0,
  "top_p": 0.95,
  "top_k": 40
}
```

---

---

## ワンライナーでセットアップ

この記事で紹介した環境構築を自動化するスクリプトを用意しています。

```bash
# デュアル構成セットアップ（ネットワーク、SSH、Docker、vLLM）
curl -sL https://docs.techswan.online/scripts/dgx-spark-setup.sh | bash -s -- all

# モデル起動
curl -sL https://docs.techswan.online/scripts/dgx-spark-serve.sh | bash -s -- minimax-m25
```


## まとめ

DGX Sparkデュアル構成（256GB）とNGC公式vLLMイメージを使えば、最新のMiniMax-M2.5-REAP-172Bが快適に動作します。オープンソースモデルとしてはトップクラスのコーディング・エージェント性能を持つこのモデル、ぜひ試してみてください。

### 参考リンク

- [MiniMax-M2.5-REAP-172B (Hugging Face)](https://huggingface.co/cerebras/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B)
- [DGX Spark vLLM公式ガイド](https://build.nvidia.com/spark/vllm/stacked-sparks)
- [MiniMax-M2 公式リポジトリ (GitHub)](https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-M2)
- [vLLM MiniMax-M2 デプロイガイド](https://docs.vllm.ai/projects/recipes/en/latest/MiniMax/MiniMax-M2.html)
- [REAP論文 (arXiv)](https://arxiv.org/abs/2510.13999)

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*この記事は2026年2月時点の情報です。最新情報は各公式ドキュメントをご確認ください。*
