请教下佬友们部署小模型

最便宜的是 4090/5090 方案。但是 prefill 速度不快，长上下文的处理速度和 ttft 捉急，恐怕得找个 60g 以上显存的才会好一点。

60gb以上都不是消费级显卡能载入的了感觉，不过确实没办法，要不就是走amd/苹果/nVidia spark+共享内存的路子载入模型了吧

mac mini ? 24G 左右 我之前 32G 部署 3.5 27B应该是OK的 int4量化的

还有就是那种 小计算站 英伟达出的那种 都是很小的 桌面的

话说这种小模型到底能干吗？参数量这么低智商也不行，又不支持长上下文，只能做点文字或者翻译相关的，代码真能搞吗？不敢吧

打算等amd的192g统一内存轻薄本出来之后买一个来玩玩小模型，装个linux win双系统顺便打个游戏，还是感觉x86比arm省点心 ^-^ 就是能不能别一下子五六万那就买不起了

你可以去看最新的跑分，都快追上 opus4.6 了。

主要是 prefill 速度要快，我看到 5090 只有 200tps，假设输入一个 30k 的信息，光是预处理就要 150s，没办法用。

我这几天 用 1.7B的小模型 用的都很有感觉 在一个 i3-6100上面跑的

mac mini ? 24G 左右 我之前 32G 部署 3.5 27B应该是OK的 int4量化的

不行的，你这只是能部署，你没有试过给他接入 claude code 里面，接入后你就会发现 ttft 要 3 分钟，没办法用

对 那是接入 claude 因为 claude 提示词 好像就2M还是多少 首字两分钟 后面也是 卡的冒烟

增加了 缓存以后好一点 但是 读取项目目录都不OK

但是 干别的 都还OK的 写代码 那提示词都处理不过来

是，配置低只能部署上 chat 一下，想拿来干正事是不可能的。所以我上面才说需要有一个 60g 的显卡。

不是 首先可以 OCR 比如你有个PDF 十几页 你想提取里面的东西 就先OCR 大概30s左右吧 识别率90

然后 拿 qwen1.7b 提取关键词 然后给关键词整理成 key value

最后 拿Rag 还原 key和value 的对应关系

加上代码开发 基本能完成文档 数字化的功能

是 没错

大模型 参数越多越无敌 没问题 大就是好!^-^

但是我最近也感悟出 不同参数模型的不同应用场景^-^