单张4GB显卡如何跑70B大模型AirLLM低显存推理实战指南【免费下载链接】airllmAirLLM 70B inference with single 4GB GPU项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/airllm70B 参数的模型按全精度存放权重就有 140GB 左右而一张 4GB 显卡连其中一个小模块都装不下——这正是AirLLM要解决的问题它把模型按层从磁盘流式加载到显存让 70B 大模型在单张 4GB GPU 上完成推理且不需要量化、蒸馏或剪枝。最新的仓库版本是 3.2.0见 air_llm/setup.py官方给出的端到端实测数据Llama 3.x 70B 约 4GB、Llama 3.1 405B 约 8GB、DeepSeek-V3671B约 12GB甚至 2.8T 的 Kimi K3 也只占用 3.72GB。 它凭什么能做到逐层流式推理机制理解 AirLLM 只需要一个类比传统框架试图把整本书摊在桌面上读AirLLM 则每次只抽出一页读完立刻放回书架下一轮再抽下一页。具体机制上AirLLM 做了三件事实现见 air_llm/airllm/airllm_base.py按层切分权重首次运行时把 Hugging Face 模型拆成逐层的磁盘分片shard由 air_llm/airllm/persist/ 模块负责持久化支持 safetensors 格式。占位实例 流式搬运模型本体用 meta 设备实例化——相当于在显存里只留一个空架子不占实际内存。真正的前向传播仍由 transformers 驱动AirLLM 在 embedding、每个 decoder 层、norm 和 lm_head 上挂 forward hook某个模块即将计算前权重从磁盘搬到 GPU算完立即释放。所以显存占用取决于单层的体积而不是模型的总参数量——这就是 671B 模型能装进 12GB 的原因。预取prefetching当前层在计算时后台线程把下一层提前读入内存让磁盘 IO 与计算重叠。这个机制自 v2.5 引入带来约 10% 的速度提升默认开启。另外还有一个可选的加速手段分块量化block-wise quantization可选 4bit 或 8bit。这里的关键区别在于AirLLM 的瓶颈在磁盘加载速度所以它只量化权重来减小加载体积而不用像常规量化那样同时压权重和激活值——后者更难保证精度、更受输入离群值影响。官方数据是最高 3 倍推理加速精度损失几乎可以忽略见仓库 README 中引用的 arXiv:2212.09720。 低显存环境的部署步骤从安装到第一次推理AirLLM 以 pip 包形式发布也可以直接克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/airllm安装并初始化模型只需一行pip install airllmfrom airllm import AutoModel model AutoModel.from_pretrained(Qwen/Qwen3-32B)AutoModel会根据模型的 config 自动识别架构逻辑在 air_llm/airllm/auto_model.py对 ChatGLM、Qwen、Baichuan、InternLM、Kimi K3 等有定制子类的架构走专用分支其余标准*ForCausalLM架构走通用流式分支——也就是说新架构大多不用改代码就能跑。有两个初始化参数值得注意layer_shards_saving_path指定拆分后的分层模型保存路径delete_originalTrue拆完后删除原始模型文件省一半磁盘空间磁盘紧张时建议开启。能力盘点支持的模型、显存占用与硬件支持的模型家族通过AutoModel.from_pretrained直接传 Hugging Face ID 即可模型家族覆盖范围Llama2 / 3 / 3.1 / 3.3 / 4Qwen1 / 2 / 2.5 / 3 / 3.5 / 3.8含 MoE、FP8、原生视觉VL版本DeepSeekV2 / V3 / R1Mistral Mixtral含 MoE 架构其他Phi、Gemma、ChatGLM、Baichuan、InternLM、Yi、Kimi K3实测显存占用官方 README 数据模型参数规模GPU 显存Qwen3 / Mistral / Phi约8B8B约 1–2 GBQwen3-30B / MixtralMoE30–47B约 1–3 GBQwen3.8-27Bdense VL27B3.33 GBQwen3-235BMoE235B约 3 GBLlama 3.x 70B全精度70B约 4 GBLlama 3.1 405B405B约 8 GBDeepSeek-V3671B约 12 GB硬件适配NVIDIA 单卡核心场景上述所有数据均在单卡上端到端实测CPUv2.10.1 起支持纯 CPU 推理macOS仅 Apple Silicon底层切换到 MLX 后端AirLLMLlamaMlx需另装 mlx 和 torch。⚠️ 适用边界已知局限与选型判断磁盘是真正的成本。模型切分过程非常吃磁盘权重要完整下载一份、再拆成逐层分片Hugging Face 缓存目录需要留出数倍于模型体积的空间。磁盘写满会直接报MetadataIncompleteBuffer错误仓库 FAQ 第 1 条需要清理缓存重跑。速度受磁盘读速制约。因为每次前向都要把权重从磁盘搬进显存推理吞吐天然低于一次性加载到显存的传统方式。这正是 4bit/8bit 分块量化存在的意义加载体积缩小速度可提升最高 3 倍但需要额外安装bitsandbytes。依赖版本存在分叉。个别新模型对依赖版本有硬性要求Kimi K3 需要compressed-tensorsflash-attn、CUDA 12 版 torch、transformers4.56.xQwen3.8 需要transformers5.8。装环境前先对照仓库的 Updates 小节确认版本组合。门控模型需要 token。Llama 2 等 gated 模型要传hf_token否则报 401。判断是否适合如果你是在 4–12GB 显卡上做本地实验、单条或低并发的批量推理、或想在 Mac 上体验超大模型AirLLM 的取舍用磁盘 IO 换显存正好对路如果你要搭高并发、低延迟的在线推理服务流式加载的开销需要先实测再决定不宜默认套用。结语AirLLM 的价值不在某个单点技术而在于把模型能不能跑的门槛从显存容量降到了单层体积再叠加量化与预取把速度拉回到可用区间。对硬件预算有限的开发者来说它提供了一条不动模型结构就能上大规模模型的完整路径。【免费下载链接】airllmAirLLM 70B inference with single 4GB GPU项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/airllm创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 单张4GB显卡如何跑70B大模型：AirLLM低显存推理实战指南
单张4GB显卡如何跑70B大模型AirLLM低显存推理实战指南【免费下载链接】airllmAirLLM 70B inference with single 4GB GPU项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/airllm70B 参数的模型按全精度存放权重就有 140GB 左右而一张 4GB 显卡连其中一个小模块都装不下——这正是AirLLM要解决的问题它把模型按层从磁盘流式加载到显存让 70B 大模型在单张 4GB GPU 上完成推理且不需要量化、蒸馏或剪枝。最新的仓库版本是 3.2.0见 air_llm/setup.py官方给出的端到端实测数据Llama 3.x 70B 约 4GB、Llama 3.1 405B 约 8GB、DeepSeek-V3671B约 12GB甚至 2.8T 的 Kimi K3 也只占用 3.72GB。 它凭什么能做到逐层流式推理机制理解 AirLLM 只需要一个类比传统框架试图把整本书摊在桌面上读AirLLM 则每次只抽出一页读完立刻放回书架下一轮再抽下一页。具体机制上AirLLM 做了三件事实现见 air_llm/airllm/airllm_base.py按层切分权重首次运行时把 Hugging Face 模型拆成逐层的磁盘分片shard由 air_llm/airllm/persist/ 模块负责持久化支持 safetensors 格式。占位实例 流式搬运模型本体用 meta 设备实例化——相当于在显存里只留一个空架子不占实际内存。真正的前向传播仍由 transformers 驱动AirLLM 在 embedding、每个 decoder 层、norm 和 lm_head 上挂 forward hook某个模块即将计算前权重从磁盘搬到 GPU算完立即释放。所以显存占用取决于单层的体积而不是模型的总参数量——这就是 671B 模型能装进 12GB 的原因。预取prefetching当前层在计算时后台线程把下一层提前读入内存让磁盘 IO 与计算重叠。这个机制自 v2.5 引入带来约 10% 的速度提升默认开启。另外还有一个可选的加速手段分块量化block-wise quantization可选 4bit 或 8bit。这里的关键区别在于AirLLM 的瓶颈在磁盘加载速度所以它只量化权重来减小加载体积而不用像常规量化那样同时压权重和激活值——后者更难保证精度、更受输入离群值影响。官方数据是最高 3 倍推理加速精度损失几乎可以忽略见仓库 README 中引用的 arXiv:2212.09720。 低显存环境的部署步骤从安装到第一次推理AirLLM 以 pip 包形式发布也可以直接克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/airllm安装并初始化模型只需一行pip install airllmfrom airllm import AutoModel model AutoModel.from_pretrained(Qwen/Qwen3-32B)AutoModel会根据模型的 config 自动识别架构逻辑在 air_llm/airllm/auto_model.py对 ChatGLM、Qwen、Baichuan、InternLM、Kimi K3 等有定制子类的架构走专用分支其余标准*ForCausalLM架构走通用流式分支——也就是说新架构大多不用改代码就能跑。有两个初始化参数值得注意layer_shards_saving_path指定拆分后的分层模型保存路径delete_originalTrue拆完后删除原始模型文件省一半磁盘空间磁盘紧张时建议开启。能力盘点支持的模型、显存占用与硬件支持的模型家族通过AutoModel.from_pretrained直接传 Hugging Face ID 即可模型家族覆盖范围Llama2 / 3 / 3.1 / 3.3 / 4Qwen1 / 2 / 2.5 / 3 / 3.5 / 3.8含 MoE、FP8、原生视觉VL版本DeepSeekV2 / V3 / R1Mistral Mixtral含 MoE 架构其他Phi、Gemma、ChatGLM、Baichuan、InternLM、Yi、Kimi K3实测显存占用官方 README 数据模型参数规模GPU 显存Qwen3 / Mistral / Phi约8B8B约 1–2 GBQwen3-30B / MixtralMoE30–47B约 1–3 GBQwen3.8-27Bdense VL27B3.33 GBQwen3-235BMoE235B约 3 GBLlama 3.x 70B全精度70B约 4 GBLlama 3.1 405B405B约 8 GBDeepSeek-V3671B约 12 GB硬件适配NVIDIA 单卡核心场景上述所有数据均在单卡上端到端实测CPUv2.10.1 起支持纯 CPU 推理macOS仅 Apple Silicon底层切换到 MLX 后端AirLLMLlamaMlx需另装 mlx 和 torch。⚠️ 适用边界已知局限与选型判断磁盘是真正的成本。模型切分过程非常吃磁盘权重要完整下载一份、再拆成逐层分片Hugging Face 缓存目录需要留出数倍于模型体积的空间。磁盘写满会直接报MetadataIncompleteBuffer错误仓库 FAQ 第 1 条需要清理缓存重跑。速度受磁盘读速制约。因为每次前向都要把权重从磁盘搬进显存推理吞吐天然低于一次性加载到显存的传统方式。这正是 4bit/8bit 分块量化存在的意义加载体积缩小速度可提升最高 3 倍但需要额外安装bitsandbytes。依赖版本存在分叉。个别新模型对依赖版本有硬性要求Kimi K3 需要compressed-tensorsflash-attn、CUDA 12 版 torch、transformers4.56.xQwen3.8 需要transformers5.8。装环境前先对照仓库的 Updates 小节确认版本组合。门控模型需要 token。Llama 2 等 gated 模型要传hf_token否则报 401。判断是否适合如果你是在 4–12GB 显卡上做本地实验、单条或低并发的批量推理、或想在 Mac 上体验超大模型AirLLM 的取舍用磁盘 IO 换显存正好对路如果你要搭高并发、低延迟的在线推理服务流式加载的开销需要先实测再决定不宜默认套用。结语AirLLM 的价值不在某个单点技术而在于把模型能不能跑的门槛从显存容量降到了单层体积再叠加量化与预取把速度拉回到可用区间。对硬件预算有限的开发者来说它提供了一条不动模型结构就能上大规模模型的完整路径。【免费下载链接】airllmAirLLM 70B inference with single 4GB GPU项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/airllm创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RELATED READING
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