模型与架构更新于 2026-10-24
模型量化
用更低精度表示模型权重,降低显存占用和推理成本。
#量化#部署#显存
通俗解释
常见精度包括 FP16、INT8、INT4。量化能显著降低显存需求,让大模型跑在消费级显卡或边缘设备上,但可能损失部分质量。选择量化方案时要在自己的任务上对比效果。
例子
7B 模型 FP16 需要约 14GB 显存,INT4 量化后可降到 4-6GB。
用更低精度表示模型权重,降低显存占用和推理成本。
常见精度包括 FP16、INT8、INT4。量化能显著降低显存需求,让大模型跑在消费级显卡或边缘设备上,但可能损失部分质量。选择量化方案时要在自己的任务上对比效果。
7B 模型 FP16 需要约 14GB 显存,INT4 量化后可降到 4-6GB。