一位用户分享了在有限硬件上运行大型语言模型（LLM）的经验，利用模型量化（Q3、Q2）和内存映射（mmap）等技术将参数卸载到NVMe存储。他们成功使用了Mixture-of-Experts（MoE）模型，如Deepseek-V4-Flash和Nemotron-3-Super-120B-A12B，实现了1.0-2.5 tokens/sec的令牌生成速度。这种方法被用于逆向工程和代码审计等任务，尤其是在云端LLM访问受限的地区。 AI
影响 为在消费级硬件上优化LLM性能提供了见解，可能为云选项受限的个人提供更广泛的访问。
排序理由 用户经验帖详细介绍了在有限硬件上运行LLM的方法。
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