部署一個大模型，到底需要多大機器？
很多人想部署大模型，比如 GLM、ChatGLM、DeepSeek、MiniCPM，一到實際部署就開始發愁：
- 到底要不要 3090？用 A10 行不行？
- 這個模型說自己是 7B，我電腦夠嗎？
- 為啥有的說 13G 能跑，有的一跑就爆顯存？
其實這些都不是玄學，只要你搞清楚：模型有多大、怎么壓縮、你準備怎么用，機器需求是能算出來的。
給大家一個計算顯存的公式：
顯存 ≈ 參數量 × 精度字節數 × 1.5~2（考慮運行中額外占用）
一、先把問題拆開：我們到底要算啥？
按照 Agent 的思路，我們先把“部署一個模型”這件事拆成幾個具體小問題：
1.你準備用哪個模型？它有多少參數？（比如 7B 是 70 億）
2.你準備用什么精度來加載？（FP32、FP16、INT8、INT4）
3.你是用來“推理”還是“訓練”？是在本地部署還是服務部署？
4.你是“整模型一次性加載”，還是“分塊加載”或“KV緩存”？
拆清楚這幾步，我們就能開始估算了。
二、參數量是什么意思？7B、9B 到底有多大？
現在很多模型名字后面都有個 “7B” “9B” “13B” 的后綴，它其實是模型的參數量，比如：
- 7B = 7 Billion = 70 億個參數
- 9B = 90 億個參數
- 13B = 130 億個參數
每一個參數，占多少字節（空間），取決于你用什么精度來加載模型。
精度 | 每個參數大小 | 描述 |
FP32 | 4 字節（最精確） | 用得最少，占空間大 |
FP16 | 2 字節 | 一般模型默認用這個精度加載 |
INT8 | 1 字節 | 量化壓縮常用 |
INT4 | 0.5 字節 | 極致壓縮，壓縮比高但可能影響效果 |
什么叫模型有 “70 億個參數”？
簡單說：
模型的參數 = 模型“大腦”里的“記憶點”就像人的神經元連接，大模型也是靠這些參數來“記住知識”、“判斷語言”、“做決策”。
舉個例子：
你可以把一個大模型想象成一張“超級表格”或一個“超級公式”，它靠 70 億個“旋鈕”來調節自己的判斷方式。
每個“旋鈕”= 一個參數
模型訓練的時候，就是不斷調這些旋鈕，直到：
- 它知道“西紅柿炒雞蛋”是菜譜
- 它知道“明天要下雨”是預測天氣
- 它知道“for i in range()”是 Python 語法
FP32、FP16、INT8、INT4 到底是什么？
這些是模型的參數精度格式，簡單說就是：
模型每個參數，用幾個字節來存。
你可以把它想象成記筆記：
精度格式 | 每個參數用的空間 | 類比 |
FP32（單精度浮點數） | 4 個字節（32位） | 記得最詳細、最精準，就像你記了一整篇說明書 |
FP16（半精度浮點數） | 2 個字節（16位） | 精度降低一半，但也省空間 |
INT8（8位整數） | 1 個字節（8位） | 只記大概意思，就像“劃重點” |
INT4（4位整數） | 0.5 個字節（4位） | 精簡再精簡，就像你只畫了幾個關鍵詞 |
舉個例子：記“蘋果這個詞”
假設你要讓模型記住“蘋果”這個概念：
- FP32（最詳細）
模型記住了蘋果的顏色、口感、品種、生長周期……一堆信息，占用空間大。 - FP16（一般精度）
模型只記住蘋果是水果、紅色、常見，去掉了很多細節。 - INT8（壓縮版）
模型只記住“水果 → 蘋果”這個關聯，別的都省略了。 - INT4（極限壓縮）
模型只留一個“代號”，靠邏輯自己還原出來，節省空間最大，但可能記錯。
三、那 GLM-9B Chat 這個模型到底多大？
如果是GLM-9B Chat 模型，有 90 億參數。
如果你用 INT8 來加載，它每個參數占 1 字節，那就是：
90億參數 × 1 字節 = 9GB
但模型運行還需要 KV cache、加載上下文等額外內存開銷，粗略估算：
GLM-9B Chat（INT8量化）部署后運行總占用 ≈ 18GB 顯存/內存
四、實際部署時機器該怎么選？
使用場景 | 模型大小 | 精度 | 建議顯存 |
本地推理 | 7B 模型 | INT4 | 6–8G 夠用（如 3060/4060） |
服務部署 | 7B 模型 | INT8 | 建議 16G（A10、4090） |
多用戶請求 | 13B 模型 | FP16 | 最少 24G（3090、A100） |
五、最后總結一句話
模型大小 = 參數數量 × 精度字節數機器配置 = 模型大小 × 運行場景開銷系數（一般乘 2 倍）
你不需要每次問別人“這個模型能不能跑”，只要你知道它有多少參數、你打算用什么精度，就能大致推出來了。
本文轉載自??大圣數據星球??，作者：大圣
