Strata:12GB显存运行125B模型,CPU+SSD协同推理方案
无敌了,12 GB 显存的 RTX 5070 也能跑 125B 参数的 Qwen3.8-Flash-Next,3-bit 量化,128K 上下文,tok/s 达…
推荐理由
低成本部署大模型的硬核实操指南,给出了具体的硬件配置、分层策略和性能数据,适合资源受限的开发者直接参考落地。
无敌了,12 GB 显存的 RTX 5070 也能跑 125B 参数的 Qwen3.8-Flash-Next,3-bit 量化,128K 上下文,tok/s 达 45。
原理很简单,主要还是在存储分层: - 最常用的几千个专家放在显存中,内存则保存全部专家 - 显卡算力不够的情况下,部分计算任务交给 CPU 同时进行 - 28 GB 的查找表则放在 SSD 中 - 另外,让模型先猜几个词、再一次性检查,速度快了 1.6–1.8 倍,但是结果质量仍然有保障
一台游戏 PC 加 64 GB 内存就够,数据不出本机,开源免费 👇
http://github.com/Niko1221/Strata
更进一步:量化金融体系
看懂新闻只是起点——沿量化金融路径,把它变成能交付的工程能力