4GB显存实测跑通Qwen1.5-4B从量化到推理的完整部署流程【免费下载链接】Qwen1.5Qwen3 is the large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cloud.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qw/Qwen1.5基于 Qwen1.5 官方仓库与 llama.cpp 框架本文在仅 4GB 显存的机器上完成 Qwen1.5-4B 模型的完整本地部署权重经Q4_K_M量化后压缩至约 2.5GB配合 2048 token 上下文总显存占用约 3.8GB生成速度维持在 5–8 tokens/秒。全部命令在 Linux 与 macOS 上均可直接执行。环境准备与模型获取 先安装构建工具C 编译器与 CMake再按下面的命令流依次完成编译、模型下载、格式转换与量化无需额外配置。# 克隆项目并编译 llama.cpp 程序本地编译可自动启用 CPU 指令集优化 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/qw/Qwen1.5 cd Qwen1.5 cmake -B build cmake --build build --config Release -j 4 # 安装 Python 依赖并下载原始权重 pip install huggingface_hub transformers torch huggingface-cli download Qwen/Qwen1.5-4B-Chat --local-dir ./models/Qwen1.5-4B-Chat # 转换为 GGUF 格式再执行 Q4_K_M 量化 python convert-hf-to-gguf.py ./models/Qwen1.5-4B-Chat \ --outfile ./models/qwen1.5-4b-f16.gguf --outtype f16 ./build/bin/llama-quantize ./models/qwen1.5-4b-f16.gguf \ ./models/qwen1.5-4b-q4_k_m.gguf Q4_K_M量化档位是低显存部署的关键Q4_K_M采用混合 4.5 bit 方案把权重体积压到 2.5GB 左右量化误差可控并为 KV cache 预留出余量更看重质量时可升档Q5_K_M显存占用会相应上升。构建与编译的细节参见 docs/source/run_locally/llama.cpp.md。推理参数调优与推荐配置 ⚙️模型加载后GPU 卸载层数、CPU 线程数与采样温度是影响体验的三个主要参数对照下表做定向调整即可。现象参数说明启动时显存溢出调小为-ngl 10减少 GPU 卸载层数显存占用约降低 30%生成速度偏慢调大为-t 8增加 CPU 线程数与核心数匹配输出重复或发散--temp 0.7适中的温度让采样更稳定对话轮次受限调大为-c 4096扩大上下文窗口显存紧张时优先降-ngl调优后使用以下配置启动交互式推理./build/bin/llama-cli -m ./models/qwen1.5-4b-q4_k_m.gguf \ --color -i -c 2048 \ --temp 0.7 --top-p 0.9 \ -ngl 20 -t 4-ngl 20将 20 层卸载到 GPU 计算其余层由 CPU 承担实现混合推理-c 20482048 token 的上下文窗口覆盖日常问答场景-t 4CPU 线程数按物理核心数调整--temp 0.7 --top-p 0.9采样参数组合兼顾稳定性与多样性-i进入交互模式CtrlC退出Web 服务部署进阶需要浏览器访问或局域网共享时改用服务化模式可选./build/bin/llama-server -m ./models/qwen1.5-4b-q4_k_m.gguf \ --host 0.0.0.0 --port 8080 -ngl 20 -c 2048启动后在浏览器打开http://localhost:8080即可进入对话界面/v1路径下提供 OpenAI 兼容 API。性能参考模型加载约 2.5GB 的量化文件耗时 3–5 秒取决于磁盘读取速度生成速度-ngl 20混合推理下约 5–8 tokens/秒满足日常问答上下文长度2048 token 是显存与实用性的平衡点余量充足时可扩到 4096基准测试方法可参考 examples/speed-benchmark/ 中的脚本。原理简述量化把 16 bit 权重压缩为混合低位表示大幅减少权重内存占用混合推理-ngl在 GPU 与 CPU 之间切分层数使超出显存容量的模型也能运行C 原生实现llama.cpp 不依赖 Python 框架运行时开销更低对话历史较长的场景可先把-c扩到 4096 并观察显存占用出现溢出再下调-ngl或改用 Q3_K_M 档位以少量质量换取空间。【免费下载链接】Qwen1.5Qwen3 is the large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cloud.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qw/Qwen1.5创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
4GB显存实测跑通Qwen1.5-4B从量化到推理的完整部署流程【免费下载链接】Qwen1.5Qwen3 is the large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cloud.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qw/Qwen1.5基于 Qwen1.5 官方仓库与 llama.cpp 框架本文在仅 4GB 显存的机器上完成 Qwen1.5-4B 模型的完整本地部署权重经Q4_K_M量化后压缩至约 2.5GB配合 2048 token 上下文总显存占用约 3.8GB生成速度维持在 5–8 tokens/秒。全部命令在 Linux 与 macOS 上均可直接执行。环境准备与模型获取 先安装构建工具C 编译器与 CMake再按下面的命令流依次完成编译、模型下载、格式转换与量化无需额外配置。# 克隆项目并编译 llama.cpp 程序本地编译可自动启用 CPU 指令集优化 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/qw/Qwen1.5 cd Qwen1.5 cmake -B build cmake --build build --config Release -j 4 # 安装 Python 依赖并下载原始权重 pip install huggingface_hub transformers torch huggingface-cli download Qwen/Qwen1.5-4B-Chat --local-dir ./models/Qwen1.5-4B-Chat # 转换为 GGUF 格式再执行 Q4_K_M 量化 python convert-hf-to-gguf.py ./models/Qwen1.5-4B-Chat \ --outfile ./models/qwen1.5-4b-f16.gguf --outtype f16 ./build/bin/llama-quantize ./models/qwen1.5-4b-f16.gguf \ ./models/qwen1.5-4b-q4_k_m.gguf Q4_K_M量化档位是低显存部署的关键Q4_K_M采用混合 4.5 bit 方案把权重体积压到 2.5GB 左右量化误差可控并为 KV cache 预留出余量更看重质量时可升档Q5_K_M显存占用会相应上升。构建与编译的细节参见 docs/source/run_locally/llama.cpp.md。推理参数调优与推荐配置 ⚙️模型加载后GPU 卸载层数、CPU 线程数与采样温度是影响体验的三个主要参数对照下表做定向调整即可。现象参数说明启动时显存溢出调小为-ngl 10减少 GPU 卸载层数显存占用约降低 30%生成速度偏慢调大为-t 8增加 CPU 线程数与核心数匹配输出重复或发散--temp 0.7适中的温度让采样更稳定对话轮次受限调大为-c 4096扩大上下文窗口显存紧张时优先降-ngl调优后使用以下配置启动交互式推理./build/bin/llama-cli -m ./models/qwen1.5-4b-q4_k_m.gguf \ --color -i -c 2048 \ --temp 0.7 --top-p 0.9 \ -ngl 20 -t 4-ngl 20将 20 层卸载到 GPU 计算其余层由 CPU 承担实现混合推理-c 20482048 token 的上下文窗口覆盖日常问答场景-t 4CPU 线程数按物理核心数调整--temp 0.7 --top-p 0.9采样参数组合兼顾稳定性与多样性-i进入交互模式CtrlC退出Web 服务部署进阶需要浏览器访问或局域网共享时改用服务化模式可选./build/bin/llama-server -m ./models/qwen1.5-4b-q4_k_m.gguf \ --host 0.0.0.0 --port 8080 -ngl 20 -c 2048启动后在浏览器打开http://localhost:8080即可进入对话界面/v1路径下提供 OpenAI 兼容 API。性能参考模型加载约 2.5GB 的量化文件耗时 3–5 秒取决于磁盘读取速度生成速度-ngl 20混合推理下约 5–8 tokens/秒满足日常问答上下文长度2048 token 是显存与实用性的平衡点余量充足时可扩到 4096基准测试方法可参考 examples/speed-benchmark/ 中的脚本。原理简述量化把 16 bit 权重压缩为混合低位表示大幅减少权重内存占用混合推理-ngl在 GPU 与 CPU 之间切分层数使超出显存容量的模型也能运行C 原生实现llama.cpp 不依赖 Python 框架运行时开销更低对话历史较长的场景可先把-c扩到 4096 并观察显存占用出现溢出再下调-ngl或改用 Q3_K_M 档位以少量质量换取空间。【免费下载链接】Qwen1.5Qwen3 is the large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cloud.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/qw/Qwen1.5创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
