模型量化

深入探讨 AWQ、GPTQ 和 GGUF 等模型量化格式，以及如何利用 vLLM 和动态 LoRA 技术为企业级小语言模型 (SLM) 构建高性能推理服务。

深入探讨使用 4 张 RTX 3090 显卡（96GB 显存）构建本地 LLM 推理环境的工程实践、性能瓶颈以及与高性能 API 相比的经济性分析。

全面解析 Google Gemma 4 各个版本的显存（VRAM）要求，涵盖量化技术对性能的影响，并为开发者提供针对 RTX 4090/5090 等显卡的专业建议。

Google 发布了针对 Gemma 4 系列的量化感知训练 (QAT) Checkpoints，旨在大幅降低移动端和消费级硬件上的 LLM 内存占用并提升推理速度。

本文深入探讨本地 AI 领域的最新进展，包括 Ollama 的默认量化策略、专为本地编码设计的 Light-Agent v0.2.1，以及 Qwen 3.7 Max 在多模态生成方面的卓越表现。

深入探讨如何在本地硬件（如 DGX Spark）上部署 Qwen2.5-32B，通过 FP8 量化、VRAM 管理和 Schema 优先的提示词工程，实现接近 Claude 3.5 Sonnet 的生产级表现。

深入了解 PFlash 如何实现 llama.cpp 预填充 10 倍提速，Ollama v0.22.1 对 Qwen 模型的性能优化，以及在安卓端部署微调 Llama 3.2 的实战教程。

深入解析 Flash-MoE 与苹果 'LLM in a Flash' 技术如何让 4000 亿参数模型在 iPhone 上运行，以及这一趋势对混合 AI 应用架构的深远影响。

本指南详细介绍了如何在 NVIDIA Jetson Orin 平台上部署和优化 PaliGemma、Moondream 等开源视觉语言模型，涵盖 TensorRT-LLM 加速、4-bit 量化以及边缘端推理实战。

本教程详细介绍了如何在本地环境部署大语言模型（LLM），涵盖硬件选型、Ollama 安装、模型量化技术以及如何通过 Python API 进行集成，助力开发者实现 100% 私有化 AI 工作流。