一、技术背景与核心挑战 在AI推理场景中，将量化模型部署到本地设备已成为提升响应速度、保障数据隐私的重要手段。4B（40亿参数）规模的量化模型因体积适中、性能优异，成为边缘计算场景的热门选择。然而，开发者……
一、技术背景与核心挑战 在边缘计算场景中，将预训练的大语言模型（LLM）部署到本地设备面临两大核心挑战：模型体积优化与推理框架适配。以4B参数模型为例，未经量化的FP32模型体积达16GB以上，即使采用8位量化技……
