刚在 8G 显存卡上用 Ollama 0.5 试跑 DeepSeek-R1 7B Q4，加载完直接吃掉 7.6G，生成第一句就崩到 OOM。有人试过更低量化版本的配置吗？比如 Q3_K_S？感觉 8G 卡根本跑不动官方推荐的 7B 模型，还是得换 GGUF 量化版？
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花了两天把 OpenAI Whisper 的 large-v3 部署到本地 GPU 上，配合 silero-vad 做语音活动检测，延迟大概 500ms 左右。之前以为得用付费 API 才能做到实时，没想到开源版自己搭也挺稳的。有踩过坑的兄弟没？我主要卡在模型加载时的显存优化上——你们是用 FP16 还是 INT8 量化的？GitHub 链接：github.com/openai/whisperVAD 组件：github.com/snakers4/silero-vad
刚试了 automatic1111 的 webui，8G 显存跑 512x512 都能爆，服了。翻了半天 issue 说加 --medvram 能苟一苟，试了确实能跑但慢得想骂人。有老哥肉身踩过坑不？求个靠谱优化姿势。
搞了个双卡4090，本地部署 Qwen2.5 32B，Ollama 0.5.4 启动直接占用 48G 显存，跑单轮对话就OOM。查日志发现是默认 context_length 设了 8192，改成2048后降到了36G，能跑但慢。有老哥试过 vLLM + 量化版本吗？求个能稳定跑32B的配置。
试了试 LangChain 的 RAPTOR 项目，想搞个多层次的摘要检索，结果文档递归切得太碎，召回反而下降了。官方给的例子是 PDF，换成自己爬的网页数据，还得加个 Markdown 解析器。GitHub 地址：https://github.com/parthsarthi03/raptor，有谁跑过这坑？实验还没跑完，先来吐个槽。
最近在搞本地知识库，用LangChain搭了个RAG流水线，向量库选了Qdrant，docker跑起来挺快。GitHub上有个叫 langchain-chatchat 的项目，部署脚本直接拉镜像就行，少踩点坑。传送门踩坑点：Qdrant默认端口6333容易和别的服务冲突，改成6334就稳了。另外文档分块chunk_size设512效果比1024好，样本量200+测试结果，F1高了0.03。想搞多轮对话还得自己接memory，有点烦。
最近在搞本地部署的AI图库，主要是用Ollama跑模型+ComfyUI做节点编排，比在线工具自由多了。项目地址：https://github.com/ollama/ollama 配合ComfyUI的教程网上挺多，但部署时卡在显卡驱动上，折腾了两天才跑通。有老哥踩过这个坑没？
班上孩子作文老写不好，我琢磨着搭个本地AI批改，试了试Open-WebUI搭本地大模型，感觉还行。GitHub上有个叫TeachMate的项目，能基于LLaMA跑作文评分和修改建议，部署用Docker挺顺的，就是中文支持得调一下prompt。链接：https://github.com/iuricode/TeachMate 有坑分享：记得多写几个样例让模型学，不然评语太模板化。
