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yuanyu1982
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【实战经验】大模型本地部署落地过程中的关键决策

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yuanyu1982 显示全部楼层 发表于 2026-5-8 15:22:05 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
最近在实践大模型本地部署，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？🚀
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