首页/AI/大模型部署与运维速查/GGUF 量化档位与选择
本包目录(267 条)
部署形态与选型43 条推理环境与 GPU50 条
推理参数与优化50 条
显存与并发估算40 条服务化与网关34 条运维监控与排障50 条

GGUF 量化档位与选择

GGUF 是 llama.cpp 生态的权重格式,内置多档量化(Q4_K_M、Q5_K_M、Q8_0 等):K 系列带混合精度策略,档位越高越接近原精度、文件越大。

本地运行与再量化

本地运行与再量化
llama-server -m <模型>.Q4_K_M.gguf -c 4096    # 本地服务
# 把 F16 权重再量化(工具名以版本文档为准)
llama-quantize <f16.gguf> <out.gguf> Q4_K_M
通用起点:Q4_K_M;质量敏感上移 Q5/Q6;显存宽裕用 Q8 或 F16。带校准数据的量化方法可改善低比特质量,命令以版本文档为准。

易错点

  • 只按文件大小选档:不同模型对低比特的敏感度不同,同档位质量差异明显,先小样本验收

数据来源与参考

  • llama.cpp 仓库与量化文档(github.com/ggml-org/llama.cpp)
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