GPU受限环境下的本地量化LLM长上下文推理优化方案

本项目基于Ollama实验框架，探索GPU内存受限环境下高效长上下文推理的优化策略，涵盖量化策略、KV缓存管理、分块处理、动态内存分配等核心方向，为本地LLM部署者提供实验数据与优化指导，在云端成本上升、数据隐私要求严格的背景下具有重要实用价值。

大语言模型长上下文能力已从4K token发展至128K甚至百万级别，但GPU内存需求巨大，显存限制成为本地运行的最大障碍。即使量化后的模型，处理长文档时仍可能超出消费级GPU容量。

项目聚焦四大技术挑战：1.量化策略的内存影响（不同精度对质量与内存的权衡及长上下文场景变化）；2.KV缓存管理（压缩与驱逐策略以减少内存占用）；3.分块处理与滑动窗口（长文档分割及跨块信息传递）；4.动态内存分配（根据上下文长度调整内存使用）。

采用系统化实验设计：先建立基准测试测量内存峰值与推理延迟，再逐步引入优化技术量化收益，最后组合实验寻找最优配置。覆盖7B到70B参数模型、多种量化方案，测试文档包括技术论文、代码库、书籍等确保普适性。

1.量化收益非线性：部分模型8bit降4bit内存节省远大于质量下降，差异与架构和训练方式相关；2.KV缓存临界点：超过某上下文长度后KV缓存成为主要瓶颈，提出自适应策略；3.分块策略上下文依赖：最优块大小与重叠量取决于文档类型（技术文档需大块保持代码完整，叙事文本可小块）。

消费级GPU用户：4bit量化配合KV缓存压缩可实现可用长上下文推理；高质量需求：8bit量化配合智能分块处理；极端内存受限：滑动窗口注意力机制（牺牲远程依赖换内存占用）。

当前仅关注推理阶段优化，未来将扩展至训练阶段；支持更多本地框架（如llama.cpp、vLLM）；探索多模态长上下文（文本+图像/音频的内存管理挑战）。

本项目为本地LLM部署者提供宝贵实验数据与优化指导，开源性质利于社区贡献新优化技术。在云端成本上升、隐私要求严格背景下，本地高效运行长上下文模型具有重要实用价值。