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实时 16:22:25
English(EN) Is it possible to run it with a combined memory setup: 16 GB VRAM + 64 GB RAM + SSD for offloading n-grams?

用户探索组合内存设置以在本地运行 LLM

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Reddit 的 r/LocalLLaMA 子版块的一名用户正在寻求有关通过组合不同类型的内存来优化大型语言模型性能的建议。他们正在询问是否可以使用包含 16 GB VRAM、64 GB RAM 和用于卸载模型组件的 SSD 存储的设置。该用户已尝试使用 llama.cpp 和特定配置运行模型，但正在经历非常低的性能，每秒仅能达到 6 个 token，他们认为这无法使用。 AI

影响 用户正在探索优化本地 LLM 推理硬件配置的方法。

排序理由 用户查询寻求有关运行 LLM 的硬件配置的技术建议。

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用户探索组合内存设置以在本地运行 LLM

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用户查询寻求有关运行 LLM 的硬件配置的技术建议。
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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Additional-Ordinary2 ·

    是否可能使用组合内存设置运行：16 GB VRAM + 64 GB RAM + SSD 用于卸载 n-grams？

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Hardware: rtx 5080 16 gb vram; 64 gb ram ddr5 6000hz; ssd with unlimited memory; ryzen 7 9800 x3d.<br /> OS: Windows 11<br /> Software: I’d prefer llama.cpp, but it’s not a strict requirement; I’ll use whatever you suggest, as long as it works on…

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