English(EN) How to fix OOM crashes when running large open-source LLMs locally

通过优化 KV 缓存和量化来修复本地 LLM OOM 错误

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-05-23 00:55

即使模型的权重似乎适合可用 VRAM，在本地运行大型开源语言模型也可能导致内存不足错误。这主要是由于 KV 缓存（其大小随上下文长度而变化）和推理过程中的中间激活内存需要大量内存。开发人员可以通过使用 PyTorch 的内存快照等工具分析内存使用情况、对模型权重和 KV 缓存应用适当的量化技术以及管理内存碎片来解决这些问题。 AI

影响为在本地运行大型语言模型的开发人员提供了实用的解决方案，解决了常见的内存问题。

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Alan West · 2026-05-23 00:55

如何在本地运行大型开源LLM时修复OOM崩溃

<h2> The crash that ruined my Friday </h2> <p>Last week I tried to spin up a 13B parameter open-source LLM on my workstation. The model was advertised as fitting comfortably in 24GB of VRAM. My RTX 4090 has 24GB. Should be fine, right?</p> <p>Wrong. The model loaded, I sent a sin…

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