​​运行小模型AI的电脑需要平衡性能与成本，核心配置需聚焦显卡显存（8GB以上）、内存容量（16GB起）及SSD存储，而中端CPU即可满足需求。​​ 以下从硬件选择到优化策略展开说明：

1. ​​显卡优先，显存是关键​​
   小模型推理依赖GPU并行计算，NVIDIA RTX 3060 Ti（8GB显存）或RTX 4060（8GB）性价比突出，可流畅运行7B~14B参数模型。若预算有限，二手RTX 3090（24GB显存）能支持32B模型量化部署，但需注意散热与功耗。

2. ​​内存与存储的黄金搭配​​
   16GB DDR4内存为入门线，32GB可避免频繁数据交换拖慢速度。存储首选NVMe SSD（如512GB PCIe4.0），缩短模型加载时间，尤其适合频繁切换任务的场景。

3. ​​CPU与网络优化​​
   中端处理器（如Intel i5-13400F或AMD Ryzen 7 7700X）足够应对小模型负载，多核性能可提升预处理效率。分布式训练建议千兆以太网，减少节点间通信延迟。

4. ​​量化技术与框架调优​​
   通过4bit量化（如AWQ技术）可将32B模型显存占用压缩至14GB，搭配vLLM推理框架提速3倍以上。同时启用分页注意力机制（PagedAttention）突破上下文长度限制。

​​总结​​：小模型部署需“显存为王”，合理量化与硬件搭配能大幅降低成本。若追求更高性能，建议在线调用大模型API，避免本地硬件瓶颈。