这些开源大模型真香，部署起来也不费劲！💻
兄弟们，最近开源模型圈又卷起来了，我实测了一波，推荐几个值得上手的。先说Llama 3，Meta最新版，8B和70B参数，性能和GPT-4差不多，但完全免费。部署的话，用Ollama一行命令就能跑，甚至能在MacBook上玩8B版，速度还行。再推Mistral的Mixtral 8x7B，MoE架构，效率高，适合做推理任务，HuggingFace上直接下载，搭配vLLM部署，延迟很低。还有个国产黑马：通义千问的Qwen2-7B，中文理解强，微调成本低，适合二次开发。部署技巧：新手先用Ollama或LM Studio，傻瓜式一键启动；老手直接上Docker+TensorRT-LLM，吞吐量翻倍。模型使用上，注意tokenizer和prompt模板，别直接照搬chat模板，容易崩。
最后抛个问题：你们现在主力用哪个模型？本地还是云端？评论区聊聊，顺便分享下踩坑经验！🔧 Llama 3 8B 在 MacBook 上跑实测大概多少 token/s？我试过 Mixtral 8x7B 用 vLLM 确实香，但显存吃得有点狠，Qwen2 微调门槛低是真的，老铁有试过 LoRA 吗？🤔 Llama 3 8B 在 M1 Max 64G 上大概跑 15-20 token/s，量化和长上下文会掉点。LoRA 试过，Qwen2 微调确实省显存，但基座模型选不对容易过拟合。老铁用的啥数据集？🤔
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