GGUF
152-ФЗ
Air-Gapped
Architecture
AWQ
Benchmark
DevOps
Evals
FinOps
GGUF
Gpu
HoReCa
Iiko
Kv-Cache
LangGraph
Legal Tech
Llm-Inference
LLM-Инференс
Load-Balancing
Model-Selection
Mtp
Nginx
On-Prem
Python
Qwen
RAG
Rtx-3090
Self-Hosted
SRE
T-Pro
Tensor-Parallelism
Tokenomics
Tuning
Vllm
Автоматизация Бизнес-Процессов
Аудит ИИ-Инфраструктуры
База Знаний
Безопасность Данных
Бенчмарки
Внедрение ИИ В Бизнес
ИИ
ИИ Для 1С
Инференс
Качество
Квантизация
Корпоративный ИИ
Корпоративный ИИ On-Premise
Облако
Обучение
Окупаемость ИИ
Своё Железо vs Облако
Тономика
AWQ vs GGUF vs INT4: что выбрать под ваше железо (на примерах Qwen)
Проблема
«Нам нужна Qwen, но не влезает в VRAM». Ответ почти всегда — квантизация. Но форматов несколько: AWQ, GGUF, INT4, и каждый по-разному влияет на VRAM, качество и скорость. Выбор «на слух» приводит к тому, что модель либо не влезает, либо деградирует, либо медленнее, чем могла бы.
AWQ vs GGUF vs INT4: что выбрать под ваше железо (на примерах Qwen)
Проблема
«Нам нужна Qwen, но не влезает в VRAM». Ответ почти всегда — квантизация. Но форматов несколько: AWQ, GGUF, INT4, и каждый по-разному влияет на VRAM, качество и скорость. Выбор «на слух» приводит к тому, что модель либо не влезает, либо деградирует, либо медленнее, чем могла бы.