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llama.cpp 异构推理实战:8G显存也能流畅运行35B大模型的完整方案
2026.06.09 |
youres
| 73次围观
一、为什么你的8G显卡被严重低估了 很多人的直觉是:35B参数的大模型至少需要20GB以上的显存,8G显卡只能跑7B以下的小模型。这种认知在2024年之前是正确的,但在llama.cpp的异构推理(Heterogeneous Inference)方案成熟后,这个结论已经被彻底推翻。 我在一台配置RTX 4060(8GB显存)+ 32GB DDR5内存的笔记本上,成功运行了Qwen3.6-35B-A3B(MoE架构,总参数35B,每次激活约3B)的Q4_K_M量化版本,日常对话...
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LM Studio本地部署大模型加速优化实战:让AI推理速度翻倍的硬核技巧
2026.05.19 |
youres
| 106次围观
别再忍受慢吞吞的本地AI了 很多人兴冲冲下载了LM Studio,跑起来却发现回复一个字要等好几秒,体验远不如云端API。问题不在你的电脑配置,而在于你根本没调过参数。我折腾了大半年本地部署,从最初的龟速到现在的流畅体验,踩过的坑够写一本书。这篇就把我验证有效的加速技巧全部分享出来,不讲理论,只讲实操。 选对模型格式:GGUF量化的门道比你想的深 LM Studio支持多种量化格式,但90%的人只会选Q4_K_M就完事了。实际上,不同量化等级的推理速度差异可以高达3倍。我的...
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