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3B模型下大概占多少存储
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模型参数总量：3 × 10⁹ 个参数
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单位换算：
- 1 KB = 10³ 字节
- 1 MB = 10⁶ 字节
- 1 GB = 10⁹ 字节
下面将分别针对 FP32、FP16、INT8、INT4 四种精度，展示每个参数占用的字节数、计算公式，以及最终得到的磁盘占用。
1. FP32（单精度浮点）
- 每参数字节数：4 字节
- 参数总数：3 × 10⁹
计算步骤
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先计算所有参数占用的总字节数：
3 × 10⁹（参数） × 4（字节/参数） = 12 × 10⁹ 字节 -
将字节数转换为 GB：
12 × 10⁹ 字节 ÷ (10⁹ 字节/GB) = 12 GB
结论：FP32 权重文件约 12 GB。
2. FP16（半精度浮点）
- 每参数字节数：2 字节
- 参数总数：3 × 10⁹
计算步骤
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计算总字节数：
3 × 10⁹（参数） × 2（字节/参数） = 6 × 10⁹ 字节 -
转换为 GB：
6 × 10⁹ 字节 ÷ (10⁹ 字节/GB) = 6 GB
结论：FP16 权重文件约 6 GB。
3. INT8（8 位整数量化）
- 每参数字节数：1 字节
- 参数总数：3 × 10⁹
计算步骤
-
计算总字节数：
3 × 10⁹（参数） × 1（字节/参数） = 3 × 10⁹ 字节 -
转换为 GB：
3 × 10⁹ 字节 ÷ (10⁹ 字节/GB) = 3 GB
结论：INT8 权重文件约 3 GB。
4. INT4（4 位整数量化）
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每参数字节数：0.5 字节
- 4 位 = ½ 个字节
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参数总数：3 × 10⁹
计算步骤
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计算总字节数：
3 × 10⁹（参数） × 0.5（字节/参数） = 1.5 × 10⁹ 字节 -
转换为 GB：
1.5 × 10⁹ 字节 ÷ (10⁹ 字节/GB) = 1.5 GB
结论：INT4 权重文件约 1.5 GB。
汇总表格
| 精度类型 | 每参数占用 | 计算公式 | 总字节数 | 转换后大小 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|
| FP32 | 4 字节 | 3 × 10⁹ × 4 = 12 × 10⁹ 字节 | 12 × 10⁹ 字节 | 12 GB | 单精度浮点，训练常用 |
| FP16 | 2 字节 | 3 × 10⁹ × 2 = 6 × 10⁹ 字节 | 6 × 10⁹ 字节 | 6 GB | 半精度浮点，推理常用 |
| INT8 | 1 字节 | 3 × 10⁹ × 1 = 3 × 10⁹ 字节 | 3 × 10⁹ 字节 | 3 GB | 8 位量化，适合边缘设备 |
| INT4 | 0.5 字节 | 3 × 10⁹ × 0.5 = 1.5 × 10⁹ 字节 | 1.5 × 10⁹ 字节 | 1.5 GB | 4 位量化，存储最小，但可能精度损失更大 |
说明：上表仅计算了模型权重文件的大小，不包含配置文件（
config.json）、分词器文件（tokenizer.json、vocab.txt等）和可能存在的拆分索引文件。实际下载的文件夹会略大（通常额外增加几百 MB）。
总结
- FP32（4 字节/参数）：约 12 GB，适合训练阶段使用。
- FP16（2 字节/参数）：约 6 GB，兼顾精度与推理效率。
- INT8（1 字节/参数）：约 3 GB，适合资源受限的部署场景。
- INT4（0.5 字节/参数）：约 1.5 GB，存储需求最小，但相对更容易影响模型性能。
以 LLaMA 3.2 3B 模型为例，其在不同精度下的显存需求如下
| 精度类型 | 显存需求（约） |
|---|---|
| FP16 | 6.5 GB |
| FP8 | 3.2 GB |
| INT4 | 1.75 GB |