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本文解析 AMD Strix Halo 笔记本凭借统一内存架构运行大模型的优势，对比 Ollama 与 LM Studio 的选型策略。通过实测展示两者在 GPU 卸载、启动速度及工作流搭配上的差异，助开发者构建高效本地 AI 环境，释放端侧算力潜能。
大模型边缘部署的核心挑战在于算力受限、显存紧张与低延迟要求之间的平衡。本文聚焦INT4量化这一关键工程手段，解析其如何在保持精度可控（AlpacaEval 2.0下降<1.2%）的前提下，将9B–12B级模型压缩至4–6GB显存占用，突破边缘设备如Strix Halo的24GB显存瓶颈。结合vLLM的PagedAttention机制与AWQ校准技术，实现首token延迟优化、KV Cache高效管
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