关键判断
01先分清推理、RAG 和微调
本地运行 7B、14B、32B 或更大模型时，推理更看重显存容量和并发，RAG 还要看文档规模、向量库和检索速度，微调则进一步依赖 GPU 显存、数据缓...
02显存不足会限制模型选择
当模型参数量、上下文长度和并发请求提升后，显存会成为第一道边界。预算有限时，应先明确模型规模和量化策略，再决定是高显存工作站、小型 GPU 服务器，还是...
03CPU、内存和 NVMe 不能忽略
本地知识库和企业文档问答还需要稳定的数据预处理、索引构建和文件读取。内存不足、系统盘和数据盘混用、缓存路径设计不清，会让 GPU 等待数据，最终影响真实...
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适合阅读对象
正在判断专业软件、数据规模、配置投入顺序和交付条件的采购、IT 或技术负责人。
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Section 01
先分清推理、RAG 和微调
本地运行 7B、14B、32B 或更大模型时，推理更看重显存容量和并发，RAG 还要看文档规模、向量库和检索速度，微调则进一步依赖 GPU 显存、数据缓存和训练框架。不同任务不能用同一套预算口径简单套用。
Section 02
显存不足会限制模型选择
当模型参数量、上下文长度和并发请求提升后，显存会成为第一道边界。预算有限时，应先明确模型规模和量化策略，再决定是高显存工作站、小型 GPU 服务器，还是进入多 GPU 平台。
Section 03
CPU、内存和 NVMe 不能忽略
本地知识库和企业文档问答还需要稳定的数据预处理、索引构建和文件读取。内存不足、系统盘和数据盘混用、缓存路径设计不清，会让 GPU 等待数据，最终影响真实响应速度。