本文探讨了使用Strata和llama.cpp这两种方法在单块RTX 4090显卡上运行1250亿参数的大型语言模型（LLM）。文章详细介绍了此类设置所需的显著内存要求，并分析了每种方法的性能权衡。 AI
影响 为个人和小型组织在可访问硬件上部署大型语言模型提供了实用指导。
排序理由 文章讨论了在消费级硬件上运行现有LLM的方法，这属于AI工具范畴，而非新模型发布或重大行业事件。
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在RTX 4090上运行125B LLM：Strata vs. llama.cpp
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报道来源 [1]
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如何在单张RTX 4090上运行125B参数LLM（Strata vs llama.cpp）
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