Windows本跑大模型，24GB显存是道坎
09-07 19:33
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15. 本地部署 Qwen 27B：8GB 到 32GB 显卡显存优 本视频详细解析了 Qwen 27B 模型的混合注意力架构及其对显存占用的优化原理。针对 8GB 至 32GB 不同规格的本地显卡，提供了权重量化、KV缓存调整及 CPU 卸载等具体部署方案与实测数据。帮助玩家根据自身硬件条件，在推理速度与上下文长度之间找到最佳平衡。 #Qwen27B #本地部署 #大模型量化 #显存优化 #llama cpp
抖音 2026-09-03 00:00:00
16. 本地部署 Qwen3.8-27B：8GB 到 32GB 显卡显存优化与运行指南
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17. 一张 3080 跑 MoE，token 输出 152 不是梦 github： 搜 llama-harness 同一个显卡，同一套框架，只是把模型从稠密换成 MoE 结构，本地推理速度直接翻四倍 —— 这不是玄学，是资源治理的功劳。 我基于 llama.cpp 自建了一套资源治理外壳（Llama Harness），核心就三招： ① MTP 投机解码，让模型每步多猜几个 token，接受率 90%+； ② KV 缓存全链路复用，上下文存内存盘，切换应用秒级恢复； ③ 全部实测落地：稠密模式从 28 t/s 理论天花板干到 60 t/s，换 MoE 后冲到 152 t/s，SM 利用率从 30% 拉满到 100%。 最硬的数据是全库知识图谱重建：同一任务，稠密 2 小时 → MoE 30 分钟，等效效率提升 5.6 倍。 硬件决定上限，治理决定你能摸到多高。视频里有完整实测过程。 #本地大模型 #MoE #llama #显卡 #AI效率 #技术实测
抖音 2026-09-03 00:00:00
18. 1000 美元搞定 Qwen3.8-27B？这张“回血”的 CMP 矿卡有点东西
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