对于128GB内存的vLLM，哪些是最好的编码+工具代理模型？

这篇来自r/LocalLLaMA的帖子讨论了在128GB内存限制内找到以编码为重点的LLM的挑战。用户正在寻找大约100B参数的模型，因为似乎在较小（〜30B）和较大（〜120B +）模型之间存在差距。他们询问在120B模型上使用GGUF或AWQ等压缩技术使其适应的可行性。该帖子还提出了一个基本问题，即模型的存储大小超过可用RAM是否使其无法使用。这突出了在消费级硬件上运行大型语言模型的实际限制，以及对高效压缩和量化方法的需求。这个问题与任何试图在本地运行LLM进行编码任务的人有关。

• •为本地LLM部署找到模型大小和性能之间的适当平衡至关重要。
• •GGUF和AWQ等压缩技术可以帮助将更大的模型放入有限的内存中。
• •模型存储大小和可用RAM之间的关系是可用性的关键考虑因素。