趋近智
在处理大型语言模型时,了解您的系统配置是必要的。在尝试下载或运行模型之前,确认自己硬件的性能,包括显存(VRAM)和系统内存(RAM)非常重要,以确保具备运行特定模型所需的资源。
本节提供实用指导,说明如何在常用操作系统中查阅显卡(GPU)上可用的显存量和电脑上安装的总系统内存(RAM)。
显存量通常是本地运行大型语言模型(LLM)最直接的限制因素。以下是检查方法:
在Windows上:
任务管理器: 最简单的方法通常是通过任务管理器。
Ctrl+Shift+Esc。DirectX诊断工具:
Win+R,输入 dxdiag,然后按回车。GPU制造商软件: 如果您有NVIDIA或AMD GPU,它们各自的控制面板(NVIDIA控制面板或AMD Radeon软件)通常会显示硬件信息,包括显存,通常在“系统信息”或类似部分。
在macOS上:
关于本机: 这提供了一个快速概览。
系统信息: 要查看更多细节:
在Linux上:
NVIDIA GPU (nvidia-smi): 如果您有NVIDIA GPU并安装了适当的驱动程序,nvidia-smi命令是标准工具。
nvidia-smi 并按回车。+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 525.125.06 Driver Version: 525.125.06 CUDA Version: 12.0 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce ... On | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| 30% 40C P8 15W / 350W | 10MiB / 16384MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
...
nvidia-smi命令的示例输出,显示总显存为16384MiB(16GB)。
AMD GPU(radeontop 或 lspci + 系统信息):
radeontop(可能需要安装)。lspci | grep -i vga 或 lspci | grep -i display 来识别您的AMD GPU型号。glxinfo | grep "Video memory" 命令也可能有效。一般情况(lspci 和系统监视器): lspci 命令结合大多数桌面环境中可用的图形系统监控工具(如Ubuntu/GNOME上的系统监视器)通常可以提供有关检测到的图形硬件的细节。
系统内存用于加载操作系统、应用程序,如果显存 (VRAM)不足,还可能加载模型的部分或数据(尽管这会慢很多)。
在Windows上:
任务管理器:
Ctrl+Shift+Esc)。系统信息:
Win+R,输入 msinfo32,然后按回车。在macOS上:
关于本机:
系统信息:
在Linux上:
free命令: 一个标准的命令行工具。
free -h 并按回车。-h 选项以人类可读的格式显示数值(例如,GiB 表示Gibibytes)。~$ free -h
total used free shared buff/cache available
Mem: 31Gi 5.8Gi 18Gi 1.2Gi 7.4Gi 24Gi
Swap: 2.0Gi 0B 2.0Gi
free -h的示例输出,显示总系统内存约为31GiB。
htop或类似工具: 像htop这样的工具(通常需要通过sudo apt install htop或sudo yum install htop安装)提供更交互式的系统资源视图,包括通常显示在顶部的总内存。
图形系统监视器: 大多数Linux桌面环境都包含一个图形系统监视器(例如,GNOME系统监视器、KSysGuard),它显示总内存,通常在“资源”或“系统”选项卡上。
遵循这些步骤,您便能迅速确认系统上可用的显存和内存。将这些配置与大型语言模型(LLM)的估算需求(使用本章前面讨论的方法)进行比较,将使您清楚地了解您的硬件是否适合有效运行该模型。请记住,除了内存,GPU的计算能力(与其型号和架构相关,如NVIDIA的CUDA核心或Tensor核心)也显著影响性能,尽管显存通常是您会遇到的第一个瓶颈。
这部分内容有帮助吗?
© 2026 ApX Machine LearningAI伦理与透明度•