一个全面的数据集已在GitHub上汇编并发布，详细说明了哪些本地大语言模型（LLMs）可以在8GB至128GB的各种内存级别上运行。该数据集提供了一个经验法则，即Q4_K_M量化模型每十亿参数大约需要0.6GB内存，用户应目标使用约70%的可用内存或显存来容纳操作系统、上下文和KV缓存。该资源包括具体的模型细节、量化级别、加载大小和运行它们的命令行说明，重点关注Apple Silicon和消费级NVIDIA硬件。 AI
影响 为用户在消费级硬件上选择和运行大语言模型提供了关键数据，降低了本地AI模型部署的门槛。
排序理由 发布了详细说明本地大语言模型硬件要求的 数据集。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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