本地部署
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本地跑大模型不再只拼显卡:llama.cpp 量化优化里的两条关键路径
llama.cpp 的 Q4_K_M 量化方案通过混合精度和双重量化,在压缩模型体积的同时保留关键层效果,为本地大模型部署提供了更现实的工程路径。
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本地大模型为何显得更笨:一次推理链路的体检
本地大模型表现不佳,未必是模型本身变差,而可能是上下文、量化、模板、采样参数和推理引擎共同造成的结果。
llama.cpp 的 Q4_K_M 量化方案通过混合精度和双重量化,在压缩模型体积的同时保留关键层效果,为本地大模型部署提供了更现实的工程路径。
本地大模型表现不佳,未必是模型本身变差,而可能是上下文、量化、模板、采样参数和推理引擎共同造成的结果。