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AirLLM 通过逐层推理使 70B 模型在 4GB GPU 上运行 · 跟踪 8 个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [8 个来源] ·

开源项目 AirLLM 已获得显著关注，在 GitHub 上获得了超过 27,000 颗星。其核心创新在于允许大型语言模型（特别是 700 亿参数模型）在单块 4GB GPU 上运行。这是通过一种逐层推理技术实现的，该技术仅将当前活动的层加载到 GPU 内存中，其余部分则驻留在磁盘上。虽然这使得在消费级硬件上运行大型模型成为可能，但其推理速度与传统方法相比会显著变慢。 AI

影响 使在消费级硬件上运行大型语言模型成为可能，有可能使先进的 AI 功能的访问民主化。

排序理由 该集群讨论了一个开源项目，该项目能够在消费级硬件上运行大型模型，这是一个重要的工具进展，但并非前沿模型发布。

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AirLLM 通过逐层推理使 70B 模型在 4GB GPU 上运行 · 跟踪 8 个来源

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该集群讨论了一个开源项目，该项目能够在消费级硬件上运行大型模型，这是一个重要的工具进展，但并非前沿模型发布。
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报道来源 [8]

  1. Mastodon — sigmoid.social TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    AirLLM 刚刚达到 2.7 万星，增长了 +1,383 — 它在单个 4GB GPU 上运行 70B 模型。https:// olud.ai/project/lyogavin-airll m.html # OpenSource # AI # GitHu

    AirLLM just hit 27k stars after a +1,383 jump — it runs 70B models on a single 4GB GPU. https:// olud.ai/project/lyogavin-airll m.html # OpenSource # AI # GitHub

    链接 olud.ai/…/lyogavin-airllm.html
  2. Mastodon — fosstodon.org TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    🚀 lyogavin/airllm 增长了 1,316 颗星，达到 30.1k。它在单块 4GB GPU 上运行 70B 推理 — 这是边缘硬件的一项突破。了解其工作原理。https:// olud.ai

    🚀 lyogavin/airllm jumped +1,316 stars to 30.1k. It runs 70B inference on a single 4GB GPU — a breakthrough for edge hardware. See how it works. https:// olud.ai/project/lyogavin-airll m.html # OpenSource # AI # GitHub

    链接 olud.ai/…/lyogavin-airllm.html
  3. Mastodon — fosstodon.org TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    ⬆️ 另一个值得关注的增长者：⭐ lyogavin/airllm +1,316 颗星（总计 29.9k）« AirLLM 70B 在单块 4GB GPU 上进行推理 » https:// olud.ai/project/lyogavin-airll m.h

    ⬆️ Another riser to watch: ⭐ lyogavin/airllm +1,316 stars (total 29.9k) « AirLLM 70B inference with single 4GB GPU » https:// olud.ai/project/lyogavin-airll m.html # OpenSource # AI # GitHub

    链接 olud.ai/…/lyogavin-airllm.html
  4. Mastodon — fosstodon.org TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    如果你只有一块4GB显卡，AirLLM通过允许你运行70B模型，已经获得了超过29.6k的星标。这就是你想要的仓库。https:// olud.ai/project/lyogavin-ai

    If you only have a 4GB GPU, AirLLM just crossed 29.6k stars by letting you run 70B models anyway. That's the repo you want. https:// olud.ai/project/lyogavin-airll m.html # OpenSource # AI # GitHub

    链接 olud.ai/…/lyogavin-airllm.html
  5. Mastodon — fosstodon.org TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    AirLLM 刚刚突破 29k 颗星（+1,316）。在单块 4GB GPU 上运行 70B 模型不再是理论——它已被测量。https:// olud.ai/project/lyogavin-airll m。

    AirLLM just cleared 29k stars (+1,316). Running 70B models on a single 4GB GPU is no longer a theory — it's measured. https:// olud.ai/project/lyogavin-airll m.html # OpenSource # AI # GitHub

    链接 olud.ai/…/lyogavin-airllm.html
  6. Mastodon — fosstodon.org TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    lyogavin/airllm 今日新增 1,316 颗星（总计 28.3k）—— 单块 4GB GPU 实现 70B 推理。🚀 https:// olud.ai/project/lyogavin-airll m.html #OpenSource #AI #

    lyogavin/airllm gained 1,316 stars today (28.3k total) — 70B inference on a single 4GB GPU. 🚀 https:// olud.ai/project/lyogavin-airll m.html # OpenSource # AI # GitHub

    链接 olud.ai/…/lyogavin-airllm.html
  7. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · ArshTechPro ·

    AirLLM 在 4GB GPU 上运行 70B 模型。这是真的，但这并非最有趣的部分

    <p>AirLLM's README opens with a line that sounds like it can't be true:</p> <blockquote> <p>AirLLM dramatically reduces inference memory usage, letting 70B large language models run on a single 4GB GPU card — without quantization, distillation, or pruning.</p> </blockquote> <p>So…

  8. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · WonderLab ·

    开源项目 #139：AirLLM — 4GB GPU 运行 70B 模型，8GB 运行 405B 模型，以及 3.7GB 运行 2.8 万亿参数 Kimi K3

    <h2> Introduction </h2> <blockquote> <p>"4GB VRAM for 70B. 8GB for 405B. 3.7GB for Kimi K3's 2.8 trillion parameters."</p> </blockquote> <p>This is <strong>article #139</strong> in the "One Open Source Project a Day" series. Today's project is <strong>AirLLM</strong> — a Python l…

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