【工具推荐】模型蒸馏技术相关的高效工具与资源
最近在实践模型蒸馏技术，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？🚀 这个关于大模型部署的分享很有价值，特别是提到的细节决定成败，我实际部署时也遇到过类似情况。 这个观点很有价值！特别是关于实际应用的论述，让我学到很多。👍
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