Qwen本地推理量化优化显存占用减半
显存告急导致本地大模型崩溃？掌握这套量化方案，让消费级显卡流畅运行大模型。本期聚焦 Qwen 系列模型在本地环境下的极致推理优化。 🔹 核心痛点：传统 FP16 部署显存占用极高，普通硬件难以负荷。 🔹 优化策略：引入 AWQ 与 GGUF 混合量化，在几乎不损失精度的前提下，将显存占用压缩 40% 以上。 🔹 性能飞跃：结合 vLLM 的 PagedAttention 与 FlashAttention-2，显著降低首字延迟并提升吞吐量，让本地 AI 真正具备实用价值。 ---------- 原视频标