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文章大綱
- 實戰案例：在筆記本電腦上運行輕量級LLM
- 2.2.3 模型架構設計與實現
- 1. 環境與工具準備
- 1.1 硬件要求
- 1.2 軟件棧選擇
- 2. 輕量級模型架構設計
- 2.1 模型參數配置
- 2.2 關鍵技術優化
- 3. 實戰流程
- 3.1 數據準備流程
- 3.2 訓練配置
- 3.3 性能基準測試
- 4. 部署與優化
- 4.1 模型量化實踐
- 4.2 推理加速技巧
- 5. 常見問題解答
實戰案例：在筆記本電腦上運行輕量級LLM
2.2.3 模型架構設計與實現
1. 環境與工具準備
1.1 硬件要求
- 最低配置：8GB內存、4核CPU（支持AVX指令集）、無獨立GPU（依賴CPU優化）
- 推薦配置：
16GB內存、8核CPU（如Intel i7-12700H）、NVIDIA RTX 3060（6GB顯存） - 實測平臺：MacBook Pro M2 Pro（16GB內存）可運行
70億參數的Llama-2模型
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