把Llama 3塞进消费级显卡：我的资源受限AI部署实战
作为一名从嵌入式系统转岗到AI部署领域的工程师，我每天都在和资源限制作斗争。在那些只有几GB内存、几十MHz主频的设备上，让AI模型运行流畅几乎是一项不可能完成的任务。现在，我转向了消费级显卡，试图在预算有限的情况下部署开源大模型。这篇文章不是什么理论文章，而是我踩坑、调优、最终跑通Llama 3模…
本地部署
别再手动装Python了：我用Docker重构了我的AI开发地狱，GPT-5.5跑在RTX 5090上
以前我搞本地部署，那是真的受罪。为了跑通一个 Llama 4 的微调，我把自己电脑的系统搞崩了三次，重装 Windows 的次数比换女朋友还勤。那时候的我坚信“环境隔离”是个伪命题，觉得只要把依赖装齐了，世界就是和平的。直到2026年，当 DeepSeek V4 Pro Pro 的推理速度在本地跑起…
Google那篇关于RAG延迟的论文里假设了“无限带宽”，但我的Jetson Orin NX的内存带宽只够喝汤
上周在实验室组会上，我抛出了个观点：现在大家都在卷RAG的检索精度，但很少有人聊“把RAG搬下云端”这件事有多难。就在上周，Google DeepMind上个月发的那篇关于“System 2 Reasoning”的论文里提到，大模型推理的延迟主要瓶颈在于KV Cache的读写。当时我就在想，这理论在…
Code Llama 70B离Copilot杀手还有多远？我在A100上跑了三周，得出了几个残酷结论
我是陈硕，一个在后端架构里泡了十年的老码农。当 Meta 甩出 Code Code Llama 70BB 时，我脑子里冒出来的第一个念头不是“开源终于追上闭源了”，而是“这玩意儿能不能把我为 Copilot 付的那一年 $100 吞回来”。我司代码库以 Java/Go 为主，微服务、事件溯源、CQR…