想本地跑Qwen 3.5 72B大模型,却被显存、内存分配搞懵的?手里拿着RTX6000 Pro 96G显卡、256G大内存,愣是不知道怎么让模型各司其职,生怕一跑就爆显存、卡成狗! 今天我用漫画给你讲透,Ubuntu系统下,大模型、小模型到底该怎么分配资源,纯干货,看完直接抄作业! 首先咱先搞懂一个核心误区:不是所有模型都要挤显存!很多人以为模型运行全靠显卡,结果把TTS、ASR这些小模型也往显存里塞,直接把96G显存挤爆,这完全是错的! 我的配置是Ubuntu桌面版,RTX6000 Pro满血96G显存,256G大内存,要跑Qwen3.5 72B 8比特大模型,再加Qwen轻量ASR、TTS,还有视觉模型,怎么配才不卡? 记死了!大模型专属显存,小模型全扔内存,这是铁律!Qwen3.5 72B这种大模型,必须全塞进显存,咱们用llama.cpp启动,加两行关键参数,-n-gpu-layers 100让所有模型层都进显存,--no-cpu-offload禁止往内存跑,满负荷运行也就占80多G显存,96G完全够用,还留余量! 那小模型咋办?语音识别、语音合成、视觉小模型,代码里加一句.to("cpu"),强制跑内存,别碰显存!别觉得小模型不吃内存,就像我之前Mac跑TTS,小模型运行也能占十几G内存,但咱有256G大内存,三个小模型全跑内存,加系统开销,顶天也就七八十G,剩下一百多G随便造,根本不会爆! 很多人纳闷,72B这么大的模型,内存才占一二十G,小模型反而占更多?很简单!大模型权重全在显存,内存只负责调度打杂,小模型没显卡算力加持,全靠内存运行,所以占比看着反常,实则完全合理! 还有人问,用工具部署会自动分配吗?千万别信!llama这些工具不会智能区分,你不手动设置,它就全往显存塞,必爆无疑!必须人工干预,大模型锁显存,小模型锁内存,互不抢资源,运行起来流畅不卡顿! 总结一下,Ubuntu部署就这么干:大模型加参数全跑显存,小模型加代码全跑内存,96G显存+256G内存,这套组合跑72B大模型+多小模型,稳稳当当,再也不用担心爆显存、卡机! 同款配置的兄弟,直接照着这个方法配,新手也能一次成功,觉得有用的赶紧收藏,别等用的时候找不到!
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Qwopus3.6-27B 本地部署,24G 显卡轻松跑 Qwen 加 Opus,缝合怪又来了,这次是 27B 本地版。大家好,我是AI学习的老章。今天聊一个有意思的开源模型,Qwopus3.6-27B-v1-preview,作者 Jackrong。光看名字你就懂了,Qwen 加 Opus,意思是拿 Claude Opus 的蒸馏数据,去调教 Qwen3.6-27B。底座是阿里的 Qwen3.6-27B 稠密模型,原生 262K 上下文,能扩到 1M。训练用的 Unsloth,数据是 Claude 蒸馏数据集打底,混入 GLM-5.1、Kimi-K2.5、Qwen3.5 的推理数据。最关键的一步在这,作者用一个 8B 模型当过滤器,把风格跑偏的样本剔掉,最后只留 12K 条调性统一的高质量数据。这思路特别反直觉,别人都是越多越好,他在做减法。我觉得这个项目最值得琢磨的就是这个点,吃什么长什么样,数据干净,比数据多重要得多。早期评测合作者用 16 条 prompt,单卡 5090 跑 GGUF 量化版,覆盖 Agentic 推理、前端设计、创意 Canvas 三类场景,对比的是 Qwen3.6-27B 原版。但说实话,16 条样本,作者自己都说是 early signal,谁也别当定论。GGUF 仓库已经放出来,量化档位很全,IQ4_XS 是 15.2 G,单张 24G 显卡就能跑,4090、5090、3090 都行。Q2_K 是 10.7 G,16G 显卡能塞但损失不小。直接用 llama.cpp 或者 Ollama 拉起来就行。我的看法是,值得关注,但别神化。它是 preview 版,作者自己都说在探路。但这个思路把 Claude 风格用工程手段迁移到可本地部署的 27B 模型上,加上 Apache-2.0 协议商用友好,给国产开源生态加了一个有 Claude 味儿的选择,这个角度挺难得。手上有 4090、5090 的玩家可以尝个鲜,正式版出来我再拉出来实测一波
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