AirLLM 单卡大模型推理优化
来源：github.com — lyogavin/airllm · ⭐ 242
📋 概述
AirLLM 是一项让 70B 级大模型在仅有 4GB 显存的单张 GPU 上完成推理的开源方案。它通过分层推理与显存优化，将模型权重按需调度到显存与内存之间，大幅降低了大模型本地部署的硬件门槛，让普通开发者也能在消费级设备上跑超大模型。
🔑 核心要点
- 4GB 显存运行 70B 模型通过分层加载与按需调度突破显存上限，硬件门槛骤降。
- Jupyter Notebook 示例开箱即用提供直观的推理示例，几分钟内跑通全流程。
- 面向资源受限场景设计针对消费级 GPU 与单机环境做了深度优化。
- 开源透明、持续演进社区活跃，持续适配更多模型架构与硬件组合。
💡 金句
显存不是终点，巧妙的调度能让小显卡跑起大模型。
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