GitHub上的AI量化技术：9个压缩模型的开源项目

量化让70B模型塞进一张显卡。这9个GitHub项目正是做这件事的。

GitHub上的AI量化技术

量化把模型精度从FP16降到INT4，以减小内存并加速推理。2026-07-31真实星数：llama.cpp（122,228星，GGUF格式标准）、unsloth（69,279星，动态量化微调）、vLLM（87,794星，AWQ/GPTQ/FP8量化服务）。

技术选择：GGUF用于本地推理；GPTQ/AWQ用于vLLM服务；QLoRA用于小显存微调；FP8是数据中心GPU的2026默认。

实例：Llama-3.1-70B在FP16下约140GB，INT4量化后约35GB，单张RTX 4090即可运行。4-bit量化通常损失1-3%精度，8-bit几乎无损。