如何在廉价硬件上运行大模型：量化、卸载与蒸馏等技术解析

在普通硬件运行大模型需通过量化、层级卸载、混合专家、知识蒸馏、剪枝及推测解码等技术降低内存占用与计算量。以8B参数模型为例，仅权重即需约16GB内存，且受限于RAM/VRAM容量及带宽瓶颈。这些方法旨在解决推理阶段的显存不足问题，使已训练模型能在资源受限设备上实现可用响应速度。