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引言(2025年大模型本地化趋势)

随着Meta LLaMA系列模型的持续迭代(最新版本LLaMA3.2支持128K上下文窗口),本地化部署已成为企业数据安全和AI应用创新的关键路径。相比依赖云端API的闭源模型,本地部署方案具有数据隐私可控、响应延迟低、定制化程度高等优势。本文将以LLaMA3-8B模型为例,深入解析六大核心部署方案,并提供完整的性能优化指南。


一、环境准备与硬件选型

1.1 最低配置要求

组件最低要求推荐配置
CPUIntel i5 9th GenAMD Ryzen 7 5800X
内存8GB DDR432GB DDR5
存储30GB SSD1TB NVMe SSD
GPU非必需NVIDIA RTX 3060(8GB)
操作系统Windows 10 / Ubuntu22Ubuntu22.04 LTS

注:无GPU环境下8B模型推理速度约3-5 tokens/s,启用CUDA加速后可达20+ tokens/s

1.2 必备软件栈

http://www.dtcms.com/wzjs/335675.html

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