4GB GPU
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1 天有情绪数据
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提示缓存将编码代理速度在低规格 GPU 上提高了 670 倍，但编辑失败
一位用户在低规格的 4GB GPU 上运行了一个编码代理，通过提示缓存实现了 670 倍的显著加速。该技术将提示处理时间从 106 秒缩短到不到一秒，使代理能够处理 64K 的上下文窗口。然而，当代理被赋予编辑功能时，它最终失败了，这凸显了尽管性能有所提升，但仍存在局限性。
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2.8 万亿参数 Kimi k3 模型可在 4GB GPU 上运行
一款新的开源模型 Kimi k3，拥有 2.8 万亿参数，已被开发出来，据称可以在单块 4GB GPU 上运行。这一发展标志着使大规模 AI 模型更易于访问方面迈出了重要一步，有可能使其在消费级硬件上使用。
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AirLLM 通过逐层推理使 70B 模型在 4GB GPU 上运行 · 跟踪 8 个来源
开源项目 AirLLM 已获得显著关注，在 GitHub 上获得了超过 27,000 颗星。其核心创新在于允许大型语言模型（特别是 700 亿参数模型）在单块 4GB GPU 上运行。这是通过一种逐层推理技术实现的，该技术仅将当前活动的层加载到 GPU 内存中，其余部分则驻留在磁盘上。虽然这使得在消费级硬件上运行大型模型成为可能，但其推理速度与传统方法相比会显著变慢。
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现在可以在消费级笔记本电脑和 PC 上运行巨大的 AI 模型
新的发展使得在消费级硬件上运行大型 AI 模型成为可能，显著降低了本地 AI 开发的门槛。AirLLM 等项目能够让参数量为 700 亿的模型在仅需 4GB VRAM 的 GPU 上运行，而 Colibri 则允许参数量为 7440 亿的模型通过从磁盘流式传输专家来在拥有 25GB RAM 的笔记本电脑上运行。这些进展，以及 wigolo 用于本地网络研究和 code-review-graph 用于上下文管理的工具，使开发人员能够拥有…