Add: DGX SparkでQwen3-Coder-Next（80B MoE）を動かす

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