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4GB GPU
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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…