llama3离线使用怎样节省成本

以下是Llama3离线使用节省成本的方法：

• 硬件层面
• 选择高性价比GPU：如用RTX 4090替代部分高端GPU，满足中低负载需求。
• 优化内存配置：采用CPU内存存储权重，或选择带高带宽内存的服务器。
• 软件与模型优化
• 模型量化：使用INT4/INT8量化（如--quantize 4参数），减少显存占用和计算量，牺牲少量精度换取成本降低。
• 限制上下文长度：通过--ctx-size参数缩短上下文窗口（如从8K降至2K），降低显存消耗。
• 启用缓存与批处理：利用PagedAttention分页存储KV Cache，结合动态批次处理提升吞吐量。
• 部署与运行策略
• 本地轻量化部署：使用Ollama等工具一键部署，避免云服务订阅费用。
• 混合精度推理：在支持FP16/INT8的硬件上混合使用精度，平衡速度与成本。
• 其他技巧
• 选择低负载时段运行：错峰使用降低硬件闲置成本。
• 定期清理缓存：避免冗余数据占用存储资源。