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2026 年，本地大模型部署已经从“极客尝鲜”走向“开发者和小团队的实用工具”。从 8GB 显存显卡，到 32GB 高端 GPU，再到 128GB 统一内存工作站，不同硬件都能运行不同档位的模型。但真正影响体验的，不只是模型能否加载，还包括上下文长度、KV Cache、推理框架、Agent 工作负载，以及成本与性能的平衡。本文从硬件原理、模型选型、平台差异、部署框架和典型配置五个方面，系统梳理 2026 年本地大模型的选型逻辑，帮助个人开发者、AI 工程师和小团队找到最适合自己的本地 AI 配置。

大模型的微调是当前很多人都在做的事情。微调可以让大语言模型适应特定领域的任务，识别特定的指令等。但是大模型的微调需要的显存较高，而且比较难以估计。与推理不同，微调过程微调方法的选择以及输入序列的长度、批次大小都会影响微调显存的需求。本文根据LLaMA Factory的数据总结一下大模型微调的显存要求。

大模型对显卡资源的消耗是很大的。但是，具体每个模型消耗多少显存，需要多少资源大模型才能比较好的运行是很多人关心的问题。此前，DataLearner曾经从理论上给出了大模型显存需求的估算逻辑，详细说明了大模型在预训练阶段、微调阶段和推理阶段所需的显存资源估计，而HuggingFace的官方库Accelerate直接推出了一个在线大模型显存消耗资源估算工具Model Memory Calculator，直接可以估算在HuggingFace上托管的模型的显存需求。

开源大语言模型的发展非常迅速，其强大的能力也吸引了很多人的尝试与体验。尽管预训练大语言模型的使用并不复杂，但是，因为其对GPU资源的消耗很大，导致很多人并不能很好地运行加载模型，也做了很多浪费时间的工作。其中一个比较的的问题就是很多人并不知道自己的显卡支持多大参数规模的模型运行。本文将针对这个问题做一个非常简单的介绍和估算。