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开源模型与本地部署·理解·10 分钟
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显存、统一内存和磁盘承担不同职责

区分模型文件存储、运行中权重、上下文缓存和系统余量,建立硬件容量直觉。

L339

模型文件保存在磁盘上,推理时权重与缓存必须进入可供计算设备访问的内存。独立GPU使用显存,统一内存架构由CPU与GPU共享池;无论哪种,都要与系统和其他进程争用容量。

这一课的结果

能解释磁盘能放下模型为何不代表内存能运行模型。

核心概念

先把关键判断说清楚

01

磁盘解决持久存储

文件能下载只证明存储空间足够,加载仍需要运行内存和支持的计算后端。

02

显存或统一内存承载工作集

权重、KV cache和临时张量组成运行工作集,峰值而非文件大小决定稳定性。

03

带宽影响吞吐

本地推理经常受内存带宽影响;容量相同的设备也可能有明显速度差异。

案例拆解

40GB磁盘空间救不了16GB运行内存

用户看到模型文件只有12GB且磁盘剩余40GB,认为16GB设备一定能运行长上下文。

  1. 01

    区分12GB文件与加载后的权重、缓存、框架和系统占用。

  2. 02

    关闭无关进程后测基础可用内存,再用目标上下文逐级加载。

  3. 03

    若峰值超安全余量,选择更小量化、缩短上下文或分层卸载,并重新测速度。

案例结果

容量判断基于运行峰值,而不是把磁盘剩余误当成显存。

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参考答案

磁盘预留模型文件2倍空间用于下载与回滚;运行内存含5GB权重、3GB上下文缓存、1GB框架;系统至少保留8GB;在目标后端测首Token和tokens/s。

评分标准

  • 磁盘与运行内存没有混淆
  • 预算包含上下文和系统余量
  • 容量之外还验证计算速度

本课收口 · 学习证据

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模型文件12GB而设备磁盘空闲100GB,仍可能无法运行的主要原因是什么?
你现在更接近哪一种状态?
完成上面三项后,才能把本课记为已验证。

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