Die Ausführung von KI-Modellen auf persönlichen Computern ist zugänglicher geworden, aber der Videospeicher (VRAM) setzt den Nutzern nach wie vor erhebliche Grenzen. Strategien wie Quantisierung, FlashAttention, KV-Cache-Optimierung und CPU-Lastverteilung bieten Möglichkeiten, eine bestehende GPU optimal zu nutzen, auch wenn es keine universellen Regeln gibt. Ein Modell mit 13 Milliarden Parametern benötigt nicht zwangsläufig jedes Mal dieselbe Speichermenge, und das Reduzieren von Schichten garantiert nicht die Beibehaltung der Modellqualität.
Mit der Popularisierung von Open-Source-Modellen und Tools wie llama.cpp, Ollama und vLLM wurde die Möglichkeit erweitert, Sprachmodelle auszuführen, ohne von externen APIs abhängig zu sein. Dennoch stehen viele Nutzer vor Herausforderungen, wenn sie versuchen, Modelle zu betreiben, die die Speicherkapazität der GPU überschreiten, noch bevor der erste Token generiert wird.
Die Quantisierung hat sich als eine der effektivsten Techniken erwiesen, um große Modelle auf Systemen mit begrenzten Ressourcen auszuführen, indem der Speicherverbrauch durch die Speicherung von Gewichten mit weniger Bits reduziert wird. Alternativen
