AirLLM突破显存瓶颈：4GB显存单卡跑70B大模型
techNmak · x · 2026-08-03
开源 Python 库 AirLLM（目前获 25.5k Star）提出了一种突破性的显存瓶颈解决方案，无需量化、蒸馏或剪枝，即可在单张 4GB 显存的 GPU 上运行 70B 参数的大语言模型。
核心原理：
- 逐层加载：推理时将模型分解并按层保存，避免将整个模型同时驻留在显存中。
- 专家流式处理：针对 MoE（混合专家）模型，每次仅流式传输单个专家而非整个层级，因为单个 token 通常不需要激活所有专家。
此外，该库支持几乎所有主流模型（Llama、Qwen、DeepSeek 等），并提供可选的块级量化功能，在几乎不损失精度的前提下实现最高 3 倍的推理加速。
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