32GB 显存跑 70B，先算清 4-bit 的账
70B 模型做 4-bit 后，权重理论值仍约 35GB，单张 32GB 显卡还没给 KV Cache 和框架开销留空间。更现实的办法是用 GGUF 分层卸载、选择更低比特，或改用 32B 模型。
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用 Llama 4 微调企业客服模型：从数据准备到部署避坑
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权重大小量化提速：臃肿依赖让Agent体重居高不下怎么瘦身
Agent部署常因PyTorch等依赖包导致镜像超2GB，冷启动慢。本文提供一套结合W4A16量化与依赖精简的实操方案，展示如何通过W4A16量化降低显存占用，并将容器体积压缩至500MB以内，显著提升响应速度。
阅读全文900元开发板跑7B模型：端侧AI部署实测与优化指南
基于一块900元的RK3588S开发板，我们对Qwen2.5-7B和Llama 3 8B模型进行了全流程部署测试。通过量化选型、算子优化等手段，最终在8GB内存的设备上实现了18.5 tokens/s的对话生成速度，验证
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