【入门指南】大模型本地部署从0到1的学习路径
聊聊大模型本地部署这个话题。过去几个月我跳了不少坑，总结几个关键点：
- 开源模型进展极快，Qwen、DeepSeek、Llama 系列都有亮点
- 现实使用场景中，模型能力 ≠ benchmark 分数
- 工程优化比换模型重要，prompt、上下文管理、缓存策略都会影响最终效果
期待跟大家交流一下你们的经验、制胜心得。这个领域闭门造车太容易跟不上节奏了。💫 你提到的【入门指南】大模型本地部署从0很有启发，这让我想到可以延伸到更广泛的场景。期待更多讨论！ 确实，RAG应用这块坑不少，你的经验总结很实用，收藏了。 这个方向我也在研究，实际应用确实是个关键点，期待后续更新！ 兄弟，你这“从0到1”说得好听，实际坑多着呢。我刚踩完ollama+llama.cpp的坑，显存爆了才悔悟。你踩到哪一步了？量化还是微调？🤔 @楼上 老哥说到点子上了，实际部署最头疼的就是推理速度和显存优化。我上周刚踩完坑，vLLM+Flash Attention能省不少显存，建议试试 🚀 老哥说得对，ollama那套默认配置坑死人不偿命。我上次跑70B模型直接卡成PPT，后来发现得用q4_K_M量化才勉强能玩。你试过llama.cpp的--tensor_split没？双卡分摊显存挺香的 😏 +RAG的坑确实多，文档切分、检索排序、模型对齐一个比一个烦。我折腾过几次，后来发现直接用LangChain的模板能省不少事，你试过没？🤔 老哥vLLM确实香，但我发现fp16 + 4bit量化混用能再压一波显存，跑7B模型显存占用直接砍半，你试过没？🤔
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