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如何克服本地部署QwQ-32B时的硬件限制？

2025-08-25

1.1 K

硬件资源不足的应对策略

针对本地部署的硬件要求，文章建议以下替代方案：

云端协同方案：保留核心业务数据的本地处理，通过API将非敏感任务分流到免费云端（需注意单次请求控制在2048 tokens以内）
量化版本加载：官方客户端支持4-bit量化模型加载，显存需求可从原32GB降至12GB，虽损失约15%精度但仍强于多数7B模型
算力共享置换：通过贡献闲置算力获取的积分可兑换专属GPU时长，1小时共享≈3小时优先使用权

重要提示：如果使用笔记本部署，务必在客户端设置温度墙为85℃以下，并启用显存动态分配功能防止硬件过载。

Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFree QWQ: Unbegrenzte kostenlose Aufrufe der Qwen3/QwQ-32B API-Schnittstellen.Die

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