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English(EN) Running a 122B Parameter Agent Locally on AMD MI300X — What I Learned

开发者在 AMD MI300X GPU 上本地运行 122B Qwen LLM

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位开发者已成功在 AMD MI300X GPU 基础设施上本地部署了 Qwen3.5-122B 大语言模型。该设置利用 vLLM 和 SGLang 进行推理，并使用 OpenClaw 构建了一个自主 Agent。此次部署突显了自托管前沿规模模型的可行性，在一个 192GB 的 MI300X GPU 上即可实现数据主权、成本可预测性以及不受 API 速率限制等优势。 AI

影响 支持大模型本地部署，为 AI 应用提供数据主权和成本控制。

排序理由 文章详细介绍了在特定硬件上本地运行特定大语言模型的技术设置和经验，属于工具和基础设施范畴，而非新模型发布或重大行业事件。

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开发者在 AMD MI300X GPU 上本地运行 122B Qwen LLM

报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Yogi ·

    在 AMD MI300X 上本地运行 122B 参数的 Agent — 我的经验总结

    <p>Self-hosting Qwen3.5-122B with vLLM and SGLang on AMD GPU infrastructure, then building a fully autonomous agent on top of it</p> <h2> Introduction </h2> <p>Most conversations about running large language models locally stop at 7B or 13B parameter models on consumer GPUs. That…

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