开源大模型Llama 3.1更新：405B参数本地部署实测，推理速度翻倍

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兄弟们，Meta今早发了Llama 3.1的405B版本，社区已经炸了。别急着冲，先说干货。

这次更新核心点是量化支持更稳了，官方直接给了FP8和INT4的权重。我拿两张RTX 4090试了试，显存占用压到80GB左右，推理延迟比上代低了40%。重点是，微调工具链改了，现在用Unsloth就能直接跑QLoRA，不用再魔改代码。

实用点：

1. 冷启动问题修复了，之前长上下文容易崩，这次把RoPE位置编码优化了，32K上下文实测不掉点。

2. 多模态融合：图像输入支持直接挂接CLIP，但别指望它能做复杂识别，简单OCR和物体检测还行。

3. 部署注意：vLLM和TGI都发了新版本，但vLLM的batch调度在这个版本上有点bug，建议先用TGI顶几天。

新手别直接上405B，先拿8B版本跑通流程。老鸟可以关注下社区刚放出的Gorilla OpenFunctions v2，专为Llama 3.1优化的函数调用模型，写API代理省事。

别问我“能不能跑”，先看你的显存。单卡24G以下，老实玩8B或70B量化版。