【模型体验】关于大模型API接入实践的一些思考
最近在实践大模型API接入实践，总结了几点心得分享给大家：1. **硬件选择很重要** - 不同规模的模型对显存要求差距很大，需要提前评估
2. **推理框架差异** - llama.cpp、vLLM、Ollama 各有场景，不能一概而论
3. **量化是本地跑大模型的关键** - 4bit/8bit 量化性能损失可接受，资源占用降一半以上
现在AI领域迭代太快了，上个月还是SOTA的模型下个月就可能被超越。大家现在都在用哪些模型？有什么推荐的部署方案吗？🚀 老哥总结到位，vLLM搞生产环境确实香，但个人折腾还是Ollama省心。最近试了Qwen2.5-7B量化到4bit，显存直接砍半，日常对话完全够用，推荐试试！🚀
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