A execução de modelos de inteligência artificial em computadores pessoais tornou-se mais acessível, mas a memória de vídeo (VRAM) ainda impõe limites consideráveis aos usuários. Estratégias como quantização, FlashAttention, otimização de cache KV e distribuição de carga para CPU oferecem maneiras de maximizar o uso de uma GPU existente, embora não existam regras universais. Um modelo de 13 bilhões de parâmetros não requer necessariamente a mesma quantidade de memória toda vez, e reduzir camadas não garante a manutenção da qualidade do modelo.
Com a popularização de modelos de código aberto e ferramentas como llama.cpp, Ollama e vLLM, a possibilidade de executar modelos de linguagem sem depender de APIs externas foi ampliada. No entanto, muitos usuários ainda enfrentam desafios ao tentar operar modelos que excedem a capacidade de memória da GPU antes mesmo de gerar o primeiro token.
A quantização tem se mostrado uma das técnicas mais eficazes para rodar modelos grandes em sistemas com recursos limitados, reduzindo o consumo de memória ao armazenar pesos usando menos bits. Alternativas como GPTQ e AWQ oferecem diferentes graus de quantização, mas a redução da precisão pode levar a perda de qualidade dependendo da tarefa. Além disso, a extensão do contexto que um modelo mantém em sua cache KV também impacta significativamente o consumo de VRAM, e otimizações como FlashAttention podem ajudar a reduzir esse consumo.
Com GPUs de 8 GB, muitos modelos pequenos e médios podem ser executados de forma eficiente, enquanto configurações de 12 ou 16 GB permitem maior flexibilidade. A verdadeira otimização vai além do número de parâmetros ou da VRAM disponível, envolvendo a arquitetura do modelo, o modo de operação e a eficiência do sistema como um todo. Em ambientes corporativos, a infraestrutura de inferência deve considerar VRAM, CPU, fluxo de dados e consumo energético para garantir um desempenho ideal.
