海外访问：www.kdjingpai.com

Ctrl + D 收藏本站

当前位置：首页 » AI答疑

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

本答案来源于文章《KTransformers：大模型推理性能引擎：极致加速，灵活赋能》

相关文章

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何在不专业硬件环境下实现高效的大模型本地推理？

相关推荐