Тег

#квантизация

Статьи блога Persona с тегом «квантизация» — 8 материалов.

Статей с тегом: 8

Технологии

Что такое перплексия

Перплексия — мера того, насколько модель удивлена текстом. Полезна для сравнения квантизаций одной модели и бесполезна для сравнения разных моделей между собой.

3 мин обновлено 26 августа 2026
Своя модель

LoRA и QLoRA: в чём разница и что выбрать

QLoRA — это не «улучшенная LoRA», а размен качества и скорости на видеопамять. Разбираем, за счёт чего он работает, и с какого объёма VRAM платить этим разменом уже незачем.

8 мин обновлено 26 августа 2026
Своя модель

Как запустить LLM локально: полное руководство от железа до первого ответа

От «что у меня за железо» до работающей модели: команды проверки, формула памяти, таблица требований по пяти классам моделей и критерий выбора между четырьмя инструментами.

17 мин обновлено 25 августа 2026
Своя модель

Какую модель выбрать под свою задачу и своё железо

Выбор модели решается в два шага: сначала железо отсекает почти всё, потом ваши собственные задачи выбирают из остатка. Разбираем оба шага без единого рейтинга.

15 мин обновлено 25 августа 2026
Технологии

Квантизация LLM: чем отличаются Q4 Q5 Q8 и что терять не жалко

Квантизация — обмен качества модели на память. Разбираем уровни от Q8 до Q2, показываем, где проходит точка перелома, и почему Q4_K_M стал практическим стандартом.

9 мин обновлено 25 августа 2026
Своя модель

Модель не влезает в память: шесть вариантов по убыванию боли

Решения выстроены по цене для качества: сначала бесплатные — контекст и квантизация кэша, потом дешёвые, и только в конце смена модели. С оценкой потери на каждой ступени.

6 мин обновлено 25 августа 2026
Своя модель

Модели для слабого железа: таблица по объёму памяти

Таблица построена от железа, а не от моделей: найдите строку со своим объёмом памяти и получите короткий список классов моделей и честное описание того, чего ждать.

8 мин обновлено 25 августа 2026
Технологии

Сколько нужно VRAM для локальной LLM: формула и таблица

Формула из двух слагаемых — вес модели и KV-кэш под контекст, — по которой вы посчитаете требования любой модели сами, вместо поиска её в чужой таблице.

9 мин обновлено 25 августа 2026