一位 Reddit r/LocalLLaMA 社区用户正在记录他们尝试在本地训练 Qwen 3.6 27B 模型的过程，重点是将其适配于 diffusion 任务。尽管他们尚未完全训练成功，但已遇到显著的硬件挑战，包括 GPU 显存限制和电源问题，导致硬件损坏。该用户正在探索 d3LLM 和变分流图等论文中的技术，以提高 diffusion 速度并降低计算需求，目标是使模型能在 RTX 5090 等消费级硬件上进行训练。 AI
影响 展示了在消费级硬件上优化大型模型的持续努力，这可能降低本地 AI 开发的门槛。
排序理由 用户级别的研究和实验，涉及一个开源模型。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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