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文章大纲

  • 实战案例:在笔记本电脑上运行轻量级LLM
    • 2.2.3 模型架构设计与实现
      • 1. 环境与工具准备
        • 1.1 硬件要求
        • 1.2 软件栈选择
      • 2. 轻量级模型架构设计
        • 2.1 模型参数配置
        • 2.2 关键技术优化
      • 3. 实战流程
        • 3.1 数据准备流程
        • 3.2 训练配置
        • 3.3 性能基准测试
      • 4. 部署与优化
        • 4.1 模型量化实践
        • 4.2 推理加速技巧
      • 5. 常见问题解答

实战案例:在笔记本电脑上运行轻量级LLM

在这里插入图片描述

2.2.3 模型架构设计与实现

1. 环境与工具准备

1.1 硬件要求
  • 最低配置:8GB内存、4核CPU(支持AVX指令集)、无独立GPU(依赖CPU优化)
  • 推荐配置16GB内存、8核CPU(如Intel i7-12700H)、NVIDIA RTX 3060(6GB显存)
  • 实测平台:MacBook Pro M2 Pro(16GB内存)可运行70亿参数的Llama-2模型
1.2 软件栈选择

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