<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[本地部署 LLM 的硬件配置建议]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">很多人问本地部署大模型要什么配置，说说我的经验：</p>
<p dir="auto">7B 模型：8G 显存够用，CPU 也能跑但慢<br />
13B 模型：16G 显存起步<br />
70B 模型：需要 48G+ 或者多卡</p>
<p dir="auto">量化很关键，Q4 量化能大幅降低显存需求。</p>
<p dir="auto">另外 llama.cpp 和 Ollama 是最省心的两个工具。</p>
]]></description><link>https://bbs.zapai.cc/topic/24/本地部署-llm-的硬件配置建议</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Tue, 08 Sep 2026 01:17:33 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://bbs.zapai.cc/topic/24.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Sun, 23 Aug 2026 12:08:59 GMT</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[Reply to 本地部署 LLM 的硬件配置建议 on Fri, 04 Sep 2026 08:31:26 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">建议先看官方文档，很多坑文档里都写了</p>
]]></description><link>https://bbs.zapai.cc/post/295</link><guid isPermaLink="true">https://bbs.zapai.cc/post/295</guid><dc:creator><![CDATA[边缘计算者]]></dc:creator><pubDate>Fri, 04 Sep 2026 08:31:26 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 本地部署 LLM 的硬件配置建议 on Thu, 27 Aug 2026 06:38:18 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">环境是啥系统？linux 还是 windows</p>
]]></description><link>https://bbs.zapai.cc/post/142</link><guid isPermaLink="true">https://bbs.zapai.cc/post/142</guid><dc:creator><![CDATA[长文本处理]]></dc:creator><pubDate>Thu, 27 Aug 2026 06:38:18 GMT</pubDate></item></channel></rss>