最近非常好，相关域名都炒起来了。本地部署，对cpu和显卡要求高吗。6G显存能上多少B的版本，请知道大佬指点下。另外部署都是怎么部署的？
https://youtu.be/tc84i2MM1b4?si=ycsodgemNfC0pyIZ
https://youtu.be/SqLEwxNSMOY?si=9xbcxR9Jzo_Dnpao
https://youtu.be/o2Jo7y3fMWU?si=WMxPaQgZZHzoHfBo
6GB 显存可以运行的模型规模：
可加载 4B-7B 参数的量化版本（如 INT8/INT4 权重量化后的模型）。
更大的模型（如 13B+）需要更多显存，或者需用技术如模型分块（offloading）来压缩内存消耗。
推荐显卡：
NVIDIA 显卡（支持 CUDA 和 cuDNN）：GTX 1660 Ti、RTX 2060/3060 或更高。
6GB 显存限制：可能运行业界常用的量化版 LLaMA、Bloom 等中小型模型。
显存和模型大小关系：
每 1B（十亿）参数大约需要 ~2GB 显存（未优化情况下）。
量化模型后显存需求约降至 50%-25%。
内存 (RAM)
推荐至少 16GB 系统内存，因为模型加载过程中需要占用相当一部分 RAM。
如果 GPU 显存不足，某些框架（如 Hugging Face 的 transformers）也会将部分计算卸载到主机内存。
存储设备
模型权重通常较大（几 GB 到几十 GB 不等），推荐使用 SSD 获取更快的加载速度。
确保有充足空间存放模型文件。例如，13B 的模型可能约占 20GB 空间。
升级显卡：如 RTX 3060（12GB 显存）或更高。
使用云服务：如 AWS、Google Cloud 或 RunPod 租用 GPU 实例，按需付费运行。
我家没有低于 3060 显卡
有的，得要显卡