三步优化方案
针对4-8GB内存的普通电脑，可通过以下方法显著改善性能：
- Auswahl des Modells：优先选择量化后的Q4_K_M级别小模型（小于1GB），如文章推荐的gemma-3-1b-it，相比原版FP16模型体积减少75%但保留90%以上效果。
- 系统优化::
- 关闭其他内存占用程序（如浏览器），确保至少有2GB空闲内存
- 在程序运行时右键EXE文件→属性→勾选”以管理员身份运行”（非必须但可提升资源优先级）
- Tipps und Tricks::
- 首次加载模型后避免频繁切换，保持模型驻留内存
- 将模型文件放在USB3.0高速U盘可减少10%加载时间
- 复杂任务拆分为多次短对话（单次提问不超过200词）
经测试，在i5-8250U/8GB的入门笔记本上，优化后生成速度可从8 tokens/秒提升至18-22 tokens/秒，达到可用水平。若仍不满足需求，可尝试更极端的Q2_K量化模型（精度降低但体积再减半）。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLocal LLM Notepad: Ein tragbares Werkzeug zur Offline-Ausführung lokaler großer SprachmodelleDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样提升本地大语言模型在低配置电脑上的运行速度？
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