如何选择适合自己电脑的本地部署模型，模型的大小与b之间的关系，模型参数，量化Q

FP32 LLM   4字节/参数

FP16 LLM   2字节/参数

INT4       0.5字节/参数

无论原始模型是FP32还是FP16，用INT4量化后都是0.5字节/参数

1B=10亿参数，用FP32模型，10亿字节为1GB，1B为4GB

GPU不仅要容纳模型本身大小，还要存储中间结果梯度梯度等等，需要额外空间20%~50%

1B->4GB->4*1.2~1.5=4.8GB~6GB

Deepseek 14B LLM模型大小计算：

14B-> 140*4/10*1.2~1.5=67.2GB~84GB

参与量化后，14B->140*4/10/8*1.1*1.2~1.5（量化后为原八分之一大小，然后还有一部分源数据，所以乘以1.1）=8.4GB~10.5GB