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单卡微调通常依赖参数高效微调技术（如 LoRA），1.7B 模型在 4-bit 量化基座上做 LoRA 微调，单张消费级 GPU（如 24 GB 显存）即可完成。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/28
首次发现
来源
Liquid AI发布LFM3：六个2B级模型覆盖端侧全模态
producthuntProductHunt Daily2026/10/28
涉及实体
相关事实
待验证LoRA设计使可训练参数量压缩99%以上，7B参数模型在单张24GB显存的消费级GPU（如RTX 3090/4090）上即可完成微调75% 相似待验证QLoRA 在 LoRA 基础上引入 NF4（Normal Float 4）4-bit量化格式，并采用双量化和分页优化器，可在24GB RTX 4090单张消费级显卡上微调7B模型73% 相似待验证在未量化的 BF16 权重上做 LoRA 微调 gpt-oss-20b 需要约 44 GB 显存69% 相似待验证使用 LoRA 时，普通消费级显卡（如 RTX 3090/4090）即可完成数十亿参数模型的微调67% 相似已验证QLoRA 将预训练模型权重量化为 4-bit，使得在单张 24GB 显存的消费级 GPU 上微调 650 亿参数的大语言模型成为可能66% 相似
引用此条事实
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