#KV Cache offload
共 33 篇相关文章
·12 分钟
上下文工程实测：不压缩反而更省钱高效的原因
Towards AI团队实测发现，利用提示缓存机制保留全部上下文，比摘要压缩在成本、速度和记忆召回上全面胜出。本文详解上下文腐烂原因、压缩技术对比及DeepSeek混合检索最终方案。
阅读全文 →
·12 分钟
Qwen3-27B本地部署教程：8GB显存运行顶级开源模型实测
详解Qwen3-27B本地部署全流程，包括模型下载、llama.cpp配置、量化版本选择。实测编码能力、多模态视觉识别与Agent工作流表现，8GB显存即可运行的顶级开源大模型。
阅读全文 →
·15 分钟
AMD核显跑26B大模型实测：统一内存架构下全GPU推理与mmap优化指南
实测AMD Radeon 840M核显利用32GB统一内存运行Gemma 26B-A4B大模型，达到17 tok/s生成速度。深入解析Ollama在统一内存架构下的GPU/CPU占比误读、mmap性能瓶颈及优化方案，为APU用户提供本地大模型部署实用建议。
阅读全文 →
·10 分钟
看懂GGUF量化：Q4_K_M与Q4_K_S的真正区别
详解GGUF模型Q4_K_M与Q4_K_S的核心区别：为什么同为Q4量化文件大小不同？k-quant差异化保护策略解析，附量化等级选择指南与本地部署显存规划建议。
阅读全文 →
·11 分钟
24GB显存跑本地LLM？实际可用显存没那么多
详解24GB显卡跑本地大语言模型时显存的真实可用量。从模型权重、KV缓存到运行时余量，拆解显存三大消耗桶，提供结构化规划方法和实操建议，帮你避免OOM踩坑。
阅读全文 →
·14 分钟
本地LLM自动生成论文幻灯片：兼顾效率与隐私
探索如何利用本地大语言模型（Local LLM）自动将学术论文转换为演示幻灯片，在保护未发表研究数据隐私的同时，大幅提升科研工作者制作PPT的效率。涵盖工具原理、隐私优势及本地AI应用趋势。
阅读全文 →
·14 分钟
DeepSeek V4 Flash实测：120M Token仅花3美元的秘密
开发者实测DeepSeek V4 Flash 0731版本，消耗1.2亿Token仅花费3美元。深入解析缓存命中机制如何大幅降低API成本，对比Ollama Cloud与OpenRouter平台差异，分享长上下文场景下的成本控制策略。
阅读全文 →
·7 分钟
CPU回归：重新思考LLM推理中的CPU-GPU协同分工
深入解析LLM推理的Prefill与Decode两阶段特性，探讨CPU在解码阶段的内存带宽优势，以及CPU-GPU异构混合推理架构如何降低成本、提升资源利用率。
阅读全文 →
·15 分钟
Unsloth发布DeepSeek V4 Flash量化版：162GB实现无损运行
Unsloth团队发布DeepSeek V4 Flash 0731的UD动态量化版本，提供从162GB无损到83GB极限压缩共六个版本。采用MXFP4+BF16混合精度方案，为本地部署大模型提供完整精度梯度选择。
阅读全文 →
·16 分钟
Homebench：本地大模型速度、内存与质量三维评测工具详解
Homebench是一款开源的本地大模型评测工具，从速度、内存占用和输出质量三个维度综合评估LLM在本地硬件上的真实表现，帮助开发者做出最优的模型选型和量化方案决策。
阅读全文 →
·16 分钟
Quantprobe：6GB显卡跑30B大模型的开源利器
Quantprobe是一个开源内存分配优化框架，通过逐层量化布局和智能CPU/GPU拆分，让6GB显存的老显卡以22 tokens/s速度运行30B参数大模型，大幅降低本地LLM部署的硬件门槛。
阅读全文 →
·12 分钟
本地部署LLM打造交易机器人：硬件选型与模型推荐
详解如何用AMD RX 7800 XT 16GB显存本地部署大语言模型驱动量化交易机器人，涵盖ROCm生态现状、7B-14B模型推荐（Qwen2.5、Llama 3.1）、Ollama/LM Studio部署方案及系统架构设计。
阅读全文 →
·11 分钟
双卡3060跑DeepSeek V4 Flash：IQ2_M量化推理实测3.5tok/s
实测双卡RTX 3060加96GB内存运行DeepSeek V4 Flash，IQ2_M量化精度下推理速度达3.5 tokens/秒。详解硬件配置选择、2-bit量化技术原理、实际使用体验及本地大模型部署优化方向。
阅读全文 →
·17 分钟
自建多功能服务器配置指南：流媒体+AI推理+应用托管一机搞定
详解如何用500美元预算搭建多功能家用服务器，涵盖Jellyfin流媒体、Ollama本地AI推理、Web应用托管和Pi-hole广告拦截的硬件选型、双RTX 3060显卡方案及内网穿透部署建议。
阅读全文 →
·9 分钟
LLM推理速度计算公式：显存带宽决定tokens/sec
详解为什么显存带宽(GB/s)而非显存容量决定大模型本地推理速度。提供tokens/sec计算公式，对比主流显卡带宽数据，给出实用选卡决策顺序，帮你用两个数字精准预测本地大模型生成速度。
阅读全文 →
·7 分钟
自托管Kimi K3：多花20%硬件成本换20%任务表现值得吗
深入分析自托管Kimi K3模型时，额外投入20%硬件成本换取20%任务解决率提升的技术逻辑与决策框架，涵盖推理精度、显存优化、分层部署策略等实务建议。
阅读全文 →
·7 分钟
本地大模型跑Agent卡顿？调低num_gpu是关键
本地部署大模型在Agent框架中频繁崩溃或卡顿？问题可能出在num_gpu参数设置过高。本文解析num_gpu的真实含义（GPU层卸载而非显卡数量），揭示显存争夺导致KV Cache溢出的机制，并提供实用调优方案。
阅读全文 →
·12 分钟
Ollama接入OpenWebUI效果变差？完整排查指南
详解Ollama连接OpenWebUI后回答质量下降、响应变慢的常见原因，涵盖num_ctx上下文截断、采样参数差异、GPU资源争抢、系统提示词干扰等排查方法，附系统化排查清单。
阅读全文 →
