楼主
相信现在很多人的电脑内存还是16G吧，而想要运行好模型内存却不够，该怎么办呢？诶，今天我来教教你！
首先我们要明白，参数量越大，模型的能力一般也越强，但是配置要更好（参数多了，想要的计算量就更大，所以就要配置好），配置和参数形成正比（这里只是一般情况而已，还会受到量化精度、上下文长度、KV Cache 等影响），那么解决这个的方法是什么呢？
第一，我们可以使用逐层流式加载运行模型，什么是逐层流式加载运行模型呢，这就好比你的书桌一次只能放一本书，但你需要查阅一整套百科全书。你不用把所有书都堆到桌上，而是可以看完一本后放回书架，再拿出下一本，这样子就可以看很多内容了。但是使用逐层流式加载运行模型也不是没有缺点，就比如运行时间会增加，还有硬盘磨损会更严重等等。
第二，我们可以压缩模型，使模型的参数变少，比如一本书，书中的一些内容可能不是很重要，所以可以这一部分内容删除，模型也是一样，可以把不重要的参数删除，适配自己的电脑。
第三，缩短上下文长度，很多人会忽略了上下文，但是上下文对模型也会占用内存，上下文可以理解为模型可以记住的内容多少，也会占用内存空间，所以适当减少上下文也可以减少内存的占用，这种方法不会缩小模型本身，但可以够减少模型运行过程中的额外内存占用
好了这三个方法都可以运行较好的模型，快去试试看吧！
（我是业余爱好者，专业名词或者介绍也可能不准确，欢迎大家补充和指正！）
（本文有些地方参考了AI的回复，整体由我自己编写，并不是全面由AI生成）