如何估算一个大模型需要用到什么性能配置的硬件？

因为没有人真的跑起来，所以也没有人真的知道用多少

没有标准说不准，跑得起来也分跑不跑得快，效果好不好。要多少量化位数跟参数也要说清楚。

一般来说都是有人实操过后才知道行不行的

理论上最低限度的跑起来：显存 + 内存 + 硬盘 > 模型 + context
但是比较傻瓜的软件（比如 ollama ）一般不能直接把硬盘当缓存用，所以比较傻瓜的一键跑起来：显存 + 内存 > 模型 + context
人的阅读速度大概是 5 token 每秒，所以跑起来并且速度勉强能用：每秒 token 数 > 5
因为速度主要瓶颈是内存或显存的带宽，普通家用双通道 < 服务器 4 通道 < 中低端显卡、苹果统一内存 < 高端显卡，所以模型放到显卡的比例越大，速度越快。另外就是做推理的时候模型不同的层可以放进不同的显卡，不走 nvlink 仍然速度很快，因为不同的层之间通信要求没有那么高，所以多个 PCIe 槽直接插多显卡就可以放下更大的模型并且获得更快的速度。
最后是计算模型体积，一般的完整模型 fp16 每 B 近似 2G ，量化到 q4 的模型近似 0.5G 每 B ，但是这样算太粗糙了可以再加个 20% 当余量。context 计算很麻烦，不同参数的模型需要的不一样，而且可以自己调高调低，ollama 默认给得非常低只有 2k （很多模型支持到 128k ），所以再加个 10% 当余量。
那就是 显存 + 内存 > 1.3 × 模型体积。

并没有统一的标准，最简单的，每个人对能用的理解不一样，有的人需要一秒就出答案，有的人不介意等 10 秒

7B == 7,000,000,000 ，得到 7G 。每一个参数 4byte (fp32) 那么就需要 7x4 == 28GB 显存

用了 fp16 优化就只需要 14GB 显存。用 int8 量化就需要 7GB 显存，用 int4 量化就需要 3.5GB 显存

当然 transformer 还有很多其他的各个环节提升，这里 x4 x2 x1 x0.5 可以进一步打折优化。这里只是一个大概的计算

另外再说一个简单的 token 吐字效率计算。大语言模型你可以看成所有参数都需要顺序激活一次参与计算，假如 7G fp32 的 LLM 每一秒钟输出一个 token ，就至少需要 28 GB/s 的显存带宽。

我是按照 1B 需要 1G 内存来算的，跑过 ds 23b qwq32b ，因为 ds 已经给删了，刚刚试了下 qwq32b ，计算运行前后内存差值的话，大概占用了 20GB 的联合内存。总联合内存占用大概 30GB ，可能是系统还有其他程序的占用。
这个信息可以参考下，它的真实运行过程我也不是很了解。
我的输出速度很慢大概 6token/s 。

不仅要看 tks ，还需要看并发。像一些本地部署自有 10+token/s 的，基本就只能单机自己玩玩，面向生产的我建议还是找专门的模型供应商。生产级别的不仅要保证 token 数量，至少还得有 100+的并发，首 token 延迟控制，更别说云化的 gpu 调度，算力加速等。

之所以不给，是因为 ollama 上下文要求的显存特别夸张。

不上传文件，纯聊天你可以大体按照 1:1 来计算，不爆显存速度就是正常的。不过小于 16G 显存，就算勉强跑起来，智商堪忧也没啥价值，只能当个娱乐玩具用用了。

@villivateur 感觉不准，主要就是依赖 CUDA 和显存大小，和 CPU 关联性很小，我基本上 CPU 都没怎么波动过。

能跑、流畅、高并发，不是一个概念，当下优化空间不小，优化方向各异，所以最好自己调试

@lithiumii 激活参数，输出张量这些需要算在里面吗