<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>本地模型 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B/</link><description>Recent content in 本地模型 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sat, 17 Oct 2026 09:23:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>本地模型 CPU Offload 常见问题：显存不够时怎么拆</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-10-17-local-model-cpu-offload-faq/</link><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 09:23:00 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-10-17-local-model-cpu-offload-faq/</guid><description>&lt;p&gt;显存不够时，把部分层放到 CPU/内存能跑起来，但通常更慢。下面用 FAQ 建立正确预期。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="什么时候该考虑-offload"&gt;什么时候该考虑 offload？&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;模型权重无法完整放入 GPU，但仍想本机跑通，且能接受速度下降。&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="offload-后还算本地私有吗"&gt;offload 后还算本地私有吗？&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;权重与请求仍在你机器上；隐私取决于进程与网络策略。offload 本身不等于自动更安全。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>