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如何在不专业硬件环境下实现高效的大模型本地推理？

2025-09-10

1.8 K

轻量化部署方案

针对消费级硬件环境，可采用组合优化策略：

资源精准配置：在config.yaml中设置vram/dram上限（如24GB VRAM + 150GB DRAM），系统会自动进行内存交换和计算卸载
CPU-GPU协同：启用sparse注意力时，框架会将部分计算智能分配到CPU执行，降低显存峰值占用
分层加载机制：通过model.init(partial_load=True)实现模型参数按需加载，支持大于物理内存的模型运行

推荐配置：1）Windows需开启GPU共享内存；2）Linux建议设置swappiness=10；3）Mac平台优先使用MPS后端

この答えは記事から得たものである。KTransformers：大規模モデル推論パフォーマンス・エンジン：極限の加速、柔軟な権限付与について

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