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文章大纲
- 实战案例：在笔记本电脑上运行轻量级LLM
- 2.2.3 模型架构设计与实现
- 1. 环境与工具准备
- 1.1 硬件要求
- 1.2 软件栈选择
- 2. 轻量级模型架构设计
- 2.1 模型参数配置
- 2.2 关键技术优化
- 3. 实战流程
- 3.1 数据准备流程
- 3.2 训练配置
- 3.3 性能基准测试
- 4. 部署与优化
- 4.1 模型量化实践
- 4.2 推理加速技巧
- 5. 常见问题解答
实战案例：在笔记本电脑上运行轻量级LLM
2.2.3 模型架构设计与实现
1. 环境与工具准备
1.1 硬件要求
- 最低配置：8GB内存、4核CPU（支持AVX指令集）、无独立GPU（依赖CPU优化）
- 推荐配置：
16GB内存、8核CPU（如Intel i7-12700H）、NVIDIA RTX 3060（6GB显存） - 实测平台：MacBook Pro M2 Pro（16GB内存）可运行
70亿参数的Llama-2模型