4GB 显卡运行 70B 大模型AirLLM 低显存推理指南【免费下载链接】airllmAirLLM 70B inference with single 4GB GPU项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/airllm当 CUDA out of memory 弹窗挡住你时多数人的第一反应是升级显卡。但 AirLLM 提供了另一条路它把 70B 大模型的推理内存压到一张 4GB 显卡就能承载不需要量化、蒸馏或剪枝——低显存推理从此不再是大公司专利。更夸张的是671B 的 DeepSeek-V3 只需约 12GB而开源最大的 2.8T 稀疏模型 Kimi K3 甚至能塞进 3.7GB 显存。场景实测4GB 显存到底能跑多大的模型先看一张来自项目官方的实测清单同一张消费级显卡上测得模型参数规模所需显存Qwen3 / Mistral / Phi约8B8B约 1–2 GBQwen3-30B / MixtralMoE30–47B约 1–3 GBQwen3.8-27B稠密视觉模型27B3.33 GBQwen3-235BMoE235B约 3 GBLlama 3.x 70B全精度70B约 4 GBLlama 3.1 405B405B约 8 GBDeepSeek-V3671B约 12 GBKimi K3MoE2.8T约 3.7 GB上表所有模型用的是同一行加载代码无需任何特殊配置。近两年这个项目在开发者社区的增长曲线上图也印证了需求之旺小显存跑大模型早已不是实验室玩具。省显存原理一次只把一层模型放上显卡为什么一张小显卡装得下 671B 的模型答案是一个朴素类比你不会把整本百科全书摊在 4GB 的桌面上而是每次只翻一页。AirLLM 首次加载时会把模型权重逐层拆分保存逻辑在 air_llm/airllm/persist/ 目录中实现推理时任意时刻 GPU 上只驻留一层所以显存占用只取决于单层大小与总参数规模脱钩代价是瓶颈转移到了磁盘读取。为此项目默认开启prefetching预取把下一层加载与当前层计算重叠还能再提速约 10%。也就是说你需要的不是更大的显存而是更快的硬盘。快速上手安装 AirLLM 并完成第一次推理第一步安装pip install airllm第二步加载模型直接传 Hugging Face 模型 IDAutoModel 会自动识别架构识别逻辑在 air_llm/airllm/auto_model.pyfrom airllm import AutoModel model AutoModel.from_pretrained(Qwen/Qwen3-32B)第三步生成文本input_tokens model.tokenizer( [What is the capital of United States?], return_tensorspt ) output model.generate(input_tokens[input_ids].cuda(), max_new_tokens20)两点提醒首次推理会先把原模型逐层拆分落盘请预留充足磁盘空间macOS 用户Apple Silicon安装 mlx 后即可用完全相同的代码运行示例见 air_llm/examples/ 目录下的 notebook。如果你希望查看源码仓库地址为git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/airllm进阶加速开启 4bit 压缩推理提速约 3 倍如果磁盘读取仍然偏慢可以打开块量化压缩block-wise quantization。它只压缩权重、不动激活值精度损失几乎可忽略官方实测推理时间从 449 秒降到 157 秒pip install -U bitsandbytesmodel AutoModel.from_pretrained(Qwen/Qwen3-32B, compression4bit) # 或 8bit常用初始化参数一览参数作用compression选4bit/8bit开启块量化默认关闭profiling_mode设为True输出各阶段耗时方便排查瓶颈prefetching预取下一层加载与计算重叠默认开启layer_shards_saving_path指定拆分后的逐层权重保存位置delete_original删除原始下载文件磁盘占用直接减半hf_token下载 Llama 等门控模型时传入 HF API Token常见报错快速排查报错原因与解法MetadataIncompleteBuffer磁盘写满导致拆分中断清理磁盘与缓存后重跑ValueError: max() arg is an empty sequence用错了模型类统一改用AutoModel.from_pretrained(...)401 Client Error ... gated门控模型需要授权初始化时传hf_tokendoes not have a padding token编码时设置paddingFalse即可更多场景可在 air_llm/tests/ 目录的测试用例中对照。不止推理训练与对齐脚本也自带仓库并不只服务于推理。training/ 目录提供 QLoRA 微调脚本rlhf/ 目录提供 DPO 偏好对齐的完整流程含训练脚本与评估数据。下图即为 RLHF 阶段训练/评估损失的实测曲线对于想在小显存环境里做推理 微调全链路实验的团队这一套脚本可以直接复用。今晚就跑通你的第一步行动运行pip install airllm装好即用从 8B 级模型开始1–2GB 显存即可按上面的三步代码跑通第一段生成确认磁盘空间充足后把模型 ID 换成 70B 甚至 235B感受显存不再是天花板的体验。低显存大模型推理的门槛已经降到最低——现在打开终端写下你的第一行AutoModel.from_pretrained(...)吧。【免费下载链接】airllmAirLLM 70B inference with single 4GB GPU项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/airllm创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 4GB 显卡运行 70B 大模型：AirLLM 低显存推理指南
4GB 显卡运行 70B 大模型AirLLM 低显存推理指南【免费下载链接】airllmAirLLM 70B inference with single 4GB GPU项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/airllm当 CUDA out of memory 弹窗挡住你时多数人的第一反应是升级显卡。但 AirLLM 提供了另一条路它把 70B 大模型的推理内存压到一张 4GB 显卡就能承载不需要量化、蒸馏或剪枝——低显存推理从此不再是大公司专利。更夸张的是671B 的 DeepSeek-V3 只需约 12GB而开源最大的 2.8T 稀疏模型 Kimi K3 甚至能塞进 3.7GB 显存。场景实测4GB 显存到底能跑多大的模型先看一张来自项目官方的实测清单同一张消费级显卡上测得模型参数规模所需显存Qwen3 / Mistral / Phi约8B8B约 1–2 GBQwen3-30B / MixtralMoE30–47B约 1–3 GBQwen3.8-27B稠密视觉模型27B3.33 GBQwen3-235BMoE235B约 3 GBLlama 3.x 70B全精度70B约 4 GBLlama 3.1 405B405B约 8 GBDeepSeek-V3671B约 12 GBKimi K3MoE2.8T约 3.7 GB上表所有模型用的是同一行加载代码无需任何特殊配置。近两年这个项目在开发者社区的增长曲线上图也印证了需求之旺小显存跑大模型早已不是实验室玩具。省显存原理一次只把一层模型放上显卡为什么一张小显卡装得下 671B 的模型答案是一个朴素类比你不会把整本百科全书摊在 4GB 的桌面上而是每次只翻一页。AirLLM 首次加载时会把模型权重逐层拆分保存逻辑在 air_llm/airllm/persist/ 目录中实现推理时任意时刻 GPU 上只驻留一层所以显存占用只取决于单层大小与总参数规模脱钩代价是瓶颈转移到了磁盘读取。为此项目默认开启prefetching预取把下一层加载与当前层计算重叠还能再提速约 10%。也就是说你需要的不是更大的显存而是更快的硬盘。快速上手安装 AirLLM 并完成第一次推理第一步安装pip install airllm第二步加载模型直接传 Hugging Face 模型 IDAutoModel 会自动识别架构识别逻辑在 air_llm/airllm/auto_model.pyfrom airllm import AutoModel model AutoModel.from_pretrained(Qwen/Qwen3-32B)第三步生成文本input_tokens model.tokenizer( [What is the capital of United States?], return_tensorspt ) output model.generate(input_tokens[input_ids].cuda(), max_new_tokens20)两点提醒首次推理会先把原模型逐层拆分落盘请预留充足磁盘空间macOS 用户Apple Silicon安装 mlx 后即可用完全相同的代码运行示例见 air_llm/examples/ 目录下的 notebook。如果你希望查看源码仓库地址为git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/airllm进阶加速开启 4bit 压缩推理提速约 3 倍如果磁盘读取仍然偏慢可以打开块量化压缩block-wise quantization。它只压缩权重、不动激活值精度损失几乎可忽略官方实测推理时间从 449 秒降到 157 秒pip install -U bitsandbytesmodel AutoModel.from_pretrained(Qwen/Qwen3-32B, compression4bit) # 或 8bit常用初始化参数一览参数作用compression选4bit/8bit开启块量化默认关闭profiling_mode设为True输出各阶段耗时方便排查瓶颈prefetching预取下一层加载与计算重叠默认开启layer_shards_saving_path指定拆分后的逐层权重保存位置delete_original删除原始下载文件磁盘占用直接减半hf_token下载 Llama 等门控模型时传入 HF API Token常见报错快速排查报错原因与解法MetadataIncompleteBuffer磁盘写满导致拆分中断清理磁盘与缓存后重跑ValueError: max() arg is an empty sequence用错了模型类统一改用AutoModel.from_pretrained(...)401 Client Error ... gated门控模型需要授权初始化时传hf_tokendoes not have a padding token编码时设置paddingFalse即可更多场景可在 air_llm/tests/ 目录的测试用例中对照。不止推理训练与对齐脚本也自带仓库并不只服务于推理。training/ 目录提供 QLoRA 微调脚本rlhf/ 目录提供 DPO 偏好对齐的完整流程含训练脚本与评估数据。下图即为 RLHF 阶段训练/评估损失的实测曲线对于想在小显存环境里做推理 微调全链路实验的团队这一套脚本可以直接复用。今晚就跑通你的第一步行动运行pip install airllm装好即用从 8B 级模型开始1–2GB 显存即可按上面的三步代码跑通第一段生成确认磁盘空间充足后把模型 ID 换成 70B 甚至 235B感受显存不再是天花板的体验。低显存大模型推理的门槛已经降到最低——现在打开终端写下你的第一行AutoModel.from_pretrained(...)吧。【免费下载链接】airllmAirLLM 70B inference with single 4GB GPU项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/airllm创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考