本地部署大模型实战:先算显存,再挑显卡
很多人本地跑大模型的第一步是「买张显卡」,第二步才发现模型加载不起来。顺序反了。真正决定能不能跑起来的,是显存预算:模型权重、KV 缓存、运行时开销三者相加,超一点就会 OOM(显存不足)或者被系统悄悄丢到内存里,速度掉到无法接受。 这篇文章给一套可以直接套用的估算方法,以及在不同预算下的硬件选型思
很多人本地跑大模型的第一步是「买张显卡」,第二步才发现模型加载不起来。顺序反了。真正决定能不能跑起来的,是显存预算:模型权重、KV 缓存、运行时开销三者相加,超一点就会 OOM(显存不足)或者被系统悄悄丢到内存里,速度掉到无法接受。 这篇文章给一套可以直接套用的估算方法,以及在不同预算下的硬件选型思
很多人对 AI 的期待其实很朴素: 我不想学编程,我只想把手里这堆活干完。 写文案、做表格、处理一堆 Word 和 Excel、给课件配图、赶一份 PPT、把网页上的数据一条条抄下来……这些事不难,但很耗时间。爱派AiPy-章鱼哥就是冲着这类”不难但很烦”的重复劳动来的:不用懂技术,只要会把需求说清
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