4GB 显存如何跑 70B 大模型AirLLM 低显存推理快速上手【免费下载链接】airllmAirLLM 70B inference with single 4GB GPU项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/airllm跑一次 70B 推理控制台蹦出一行CUDA out of memory你的显卡才 4GB。买卡换卡的报价单刚拉出来AirLLM 给了一条更便宜的路把大模型按层流式读进显存让 4GB 级别的普通显卡也能跑 70B 级别的模型不用量化、剪枝或蒸馏。本文按原理 → 上手 → 调参 → 避坑的顺序带你把它跑起来。它解决了什么问题大模型推理的老难题整份权重必须常驻显存。70B 全精度要 140GB 上下8bit 量化后也要 70GB消费级显卡基本无缘。AirLLM 的思路是不让权重常驻而是从磁盘一层一层借进显存用完即还。直接加载进显存AirLLM 按层流式加载70B 全精度显存~140GB~4GB405BLlama 3.1基本跑不了~8GB671BDeepSeek-V3基本跑不了~12GB一句话显存需求跟着单层大小走不再跟着总参数量走。你的 4GB 卡从只能跑小模型变成够得着 70B。原理通俗版这一节用打比方的方式讲清机制看完你就知道它在动哪些文件、该盯哪些参数。把模型想成一本很厚的书图书馆的做法是书按章拆成单页文件放在架子上读者来查哪一页才取哪一页到桌上看完放回桌上永远只留一页。AirLLM 干的是同一件事初始化时完整模型被拆成按层的文件存到磁盘对应persist/model_persister.py里的拆分逻辑推理时前向传播算到哪一层才把哪一层从磁盘读进显存算完释放显存里任何时刻只存在一层所以占多少取决于最大一层的体积瓶颈就从显存搬到了磁盘带宽。为了不让计算等磁盘它开了一个预取线程提前把下一层读进来prefetching参数默认开启。另外它还提供 4bit/8bit 的按块权重压缩compression参数把单层读进显存前的体积再压小一圈README 给出的实测是接近 3 倍的吞吐提升精度损失很小。快速上手这一节只干两件事装包跑通第一次生成。第一步装 airllm量化加速还需要 bitsandbytespip install airllm bitsandbytes第二步跑通首次推理传一个 HuggingFace 仓库 ID 即可from airllm import AutoModel model AutoModel.from_pretrained(Qwen/Qwen3-32B) input_tokens model.tokenizer([What is the capital of China?], return_tensorspt, return_attention_maskFalse, truncationTrue, max_length128, paddingFalse) output model.generate(input_tokens[input_ids].cuda(), max_new_tokens20, use_cacheTrue) print(model.tokenizer.decode(output.sequences[0]))初始化时会先把原模型按层拆开存盘这一步要占额外磁盘缓存目录请留足空间。想开压缩初始化时加一个参数就行model AutoModel.from_pretrained(Qwen/Qwen3-32B, compression4bit)按场景微调这一节给三个典型环境的参数建议不用写代码改参数即可。️ 4GB 消费级显卡compression4bit压小单层体积输入max_length和max_new_tokens都调短显存峰值更稳 团队服务器磁盘宽裕时可以profiling_modeTrue看逐段时间分布大模型用delete_originalTrue删掉原始权重省一半磁盘 完全离线环境模型直接放内网路径传给from_pretrained的本地路径参数全程不触发下载拆分文件用layer_shards_saving_path指到高速盘MoE 类模型Mixtral、Qwen3-235B 这类按专家流式加载实际显存占用比稠密模型更省低显存环境优先挑这类。常见坑清单这一节把 README FAQ 里的高频报错整理成现象 → 原因 → 处理排错时按顺序对号入座。MetadataIncompleteBuffer→ 磁盘空间不足拆层过程非常吃盘 → 清理 HuggingFace 的.cache扩容后重跑401 ... is gated→ 模型需要访问令牌 → 初始化时传入hf_token参数Asking to pad ... does not have a padding token→ 该 tokenizer 没有 padding token → tokenizer 调用里设paddingFalse量化后没提速 → 压缩依赖 bitsandbytes → 先装它再确认 airllm 版本 ≥ 2.0写在最后AirLLM 用磁盘带宽换显存让现有的一张普通显卡就够得着 70B 以上的模型代价是首次拆层的时间和磁盘占用两者都可控。更多配置项和各架构的支持情况直接翻仓库 README.md 的 Configurations 与 Supported Models 两节。【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 显存如何跑 70B 大模型：AirLLM 低显存推理快速上手
4GB 显存如何跑 70B 大模型AirLLM 低显存推理快速上手【免费下载链接】airllmAirLLM 70B inference with single 4GB GPU项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/airllm跑一次 70B 推理控制台蹦出一行CUDA out of memory你的显卡才 4GB。买卡换卡的报价单刚拉出来AirLLM 给了一条更便宜的路把大模型按层流式读进显存让 4GB 级别的普通显卡也能跑 70B 级别的模型不用量化、剪枝或蒸馏。本文按原理 → 上手 → 调参 → 避坑的顺序带你把它跑起来。它解决了什么问题大模型推理的老难题整份权重必须常驻显存。70B 全精度要 140GB 上下8bit 量化后也要 70GB消费级显卡基本无缘。AirLLM 的思路是不让权重常驻而是从磁盘一层一层借进显存用完即还。直接加载进显存AirLLM 按层流式加载70B 全精度显存~140GB~4GB405BLlama 3.1基本跑不了~8GB671BDeepSeek-V3基本跑不了~12GB一句话显存需求跟着单层大小走不再跟着总参数量走。你的 4GB 卡从只能跑小模型变成够得着 70B。原理通俗版这一节用打比方的方式讲清机制看完你就知道它在动哪些文件、该盯哪些参数。把模型想成一本很厚的书图书馆的做法是书按章拆成单页文件放在架子上读者来查哪一页才取哪一页到桌上看完放回桌上永远只留一页。AirLLM 干的是同一件事初始化时完整模型被拆成按层的文件存到磁盘对应persist/model_persister.py里的拆分逻辑推理时前向传播算到哪一层才把哪一层从磁盘读进显存算完释放显存里任何时刻只存在一层所以占多少取决于最大一层的体积瓶颈就从显存搬到了磁盘带宽。为了不让计算等磁盘它开了一个预取线程提前把下一层读进来prefetching参数默认开启。另外它还提供 4bit/8bit 的按块权重压缩compression参数把单层读进显存前的体积再压小一圈README 给出的实测是接近 3 倍的吞吐提升精度损失很小。快速上手这一节只干两件事装包跑通第一次生成。第一步装 airllm量化加速还需要 bitsandbytespip install airllm bitsandbytes第二步跑通首次推理传一个 HuggingFace 仓库 ID 即可from airllm import AutoModel model AutoModel.from_pretrained(Qwen/Qwen3-32B) input_tokens model.tokenizer([What is the capital of China?], return_tensorspt, return_attention_maskFalse, truncationTrue, max_length128, paddingFalse) output model.generate(input_tokens[input_ids].cuda(), max_new_tokens20, use_cacheTrue) print(model.tokenizer.decode(output.sequences[0]))初始化时会先把原模型按层拆开存盘这一步要占额外磁盘缓存目录请留足空间。想开压缩初始化时加一个参数就行model AutoModel.from_pretrained(Qwen/Qwen3-32B, compression4bit)按场景微调这一节给三个典型环境的参数建议不用写代码改参数即可。️ 4GB 消费级显卡compression4bit压小单层体积输入max_length和max_new_tokens都调短显存峰值更稳 团队服务器磁盘宽裕时可以profiling_modeTrue看逐段时间分布大模型用delete_originalTrue删掉原始权重省一半磁盘 完全离线环境模型直接放内网路径传给from_pretrained的本地路径参数全程不触发下载拆分文件用layer_shards_saving_path指到高速盘MoE 类模型Mixtral、Qwen3-235B 这类按专家流式加载实际显存占用比稠密模型更省低显存环境优先挑这类。常见坑清单这一节把 README FAQ 里的高频报错整理成现象 → 原因 → 处理排错时按顺序对号入座。MetadataIncompleteBuffer→ 磁盘空间不足拆层过程非常吃盘 → 清理 HuggingFace 的.cache扩容后重跑401 ... is gated→ 模型需要访问令牌 → 初始化时传入hf_token参数Asking to pad ... does not have a padding token→ 该 tokenizer 没有 padding token → tokenizer 调用里设paddingFalse量化后没提速 → 压缩依赖 bitsandbytes → 先装它再确认 airllm 版本 ≥ 2.0写在最后AirLLM 用磁盘带宽换显存让现有的一张普通显卡就够得着 70B 以上的模型代价是首次拆层的时间和磁盘占用两者都可控。更多配置项和各架构的支持情况直接翻仓库 README.md 的 Configurations 与 Supported Models 两节。【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