<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Оптимизация Моделей on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F-%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9/</link><description>Recent content in Оптимизация Моделей on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Tue, 10 Feb 2026 18:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F-%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Квантование моделей: запуск большой LLM на слабом железе</title><link>/articles/kvantovanie-modelej-zapusk-llm-na-slabom-zheleze/</link><pubDate>Tue, 10 Feb 2026 18:00:00 +0300</pubDate><guid>/articles/kvantovanie-modelej-zapusk-llm-na-slabom-zheleze/</guid><description>&lt;p&gt;Модель с 70 миллиардами параметров занимает 140 ГБ в формате FP16. У вас нет сервера с четырьмя A100? Не проблема. Квантование позволяет сжать ту же модель до 40 ГБ и запустить её на паре потребительских видеокарт — или взять модель поменьше и уместить её в 8 ГБ VRAM обычной RTX 3060. В этой статье разберём, как это работает, какие методы существуют и что конкретно нужно делать.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="что-такое-квантование-и-зачем-оно-нужно"&gt;Что такое квантование и зачем оно нужно&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Квантование — это снижение точности числового представления весов модели. Вместо 16-битных чисел с плавающей запятой (FP16) веса хранятся в 8-битном (INT8), 4-битном (INT4) или даже 2-битном формате. Математически это означает переход от непрерывного пространства значений к дискретному с меньшим числом уровней.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>