背景与目标

问题陈述

在大语言模型（LLM）的本地部署场景中，开发者面临多重技术挑战：

模型版本复杂多样：开源模型存在大量变种，包括原始版本、指令微调版本、Chat 版本等，每种变体针对不同使用场景优化。
量化版本丰富：针对不同硬件和性能需求，同一个模型存在多种量化精度（FP16、INT8、INT4、GPTQ、AWQ、GGUF 等），导致选择困难。
格式碎片化严重：不同推理框架和硬件平台支持不同的模型格式（如 PyTorch .bin、HuggingFace .safetensors、Apple MLX .gguf、ONNX、GGML 等），格式转换流程复杂。
量化原理认知不足：许多开发者不清楚量化的具体操作对象（权重、激活值等）、量化过程的技术细节，以及量化后的模型文件结构。
硬件适配问题：不同量化格式对显存、计算资源的要求差异显著，缺乏系统的选择指南。

当前痛点是缺乏一个系统性的技术文档，帮助开发者理解模型量化的本质、主流格式差异以及格式转换的标准流程。

约束条件

硬件约束

显存限制：本地部署通常受限于消费级 GPU 显存（如 RTX 3060 的 12GB、RTX 4090 的 24GB）
计算能力：量化过程需要大量浮点运算，对 CPU/GPU 算力有要求
平台差异：Apple Silicon（M1/M2/M3）与 NVIDIA GPU 的硬件架构差异

软件约束

框架兼容性：不同推理框架（Ollama、llama.cpp、MLX、vLLM）支持的格式差异
生态系统：量化工具链（AutoGPTQ、bitsandbytes、llama.cpp）的维护状态和社区支持
依赖复杂性：量化流程涉及多个工具链的协同工作

性能约束

精度损失：低比特量化可能导致模型性能下降（如 INT4 相比 FP16）
推理速度：不同格式和量化策略的推理延迟差异
模型质量：量化后的模型在复杂任务上的表现稳定性

验收标准

知识目标

清晰阐述模型量化的技术原理（权重、激活值量化过程）
解释不同量化精度（FP32/FP16/INT8/INT4）的技术特点
对比主流部署格式（MLX、GGUF、GGML、safetensors）的优劣势

实践目标

提供完整的量化工作流程（从原始模型到量化模型）
说明格式转换的标准命令和工具链
给出不同硬件场景下的推荐方案

决策支持

建立格式选型决策矩阵（性能 vs. 精度 vs. 硬件适配）
识别量化过程中的潜在风险和缓解措施
提供下一步行动计划（工程实施建议）