AMD 显卡本地部署大模型完全指南（ROCm 实战）
基于你的 AMD 显卡，从零完成大模型本地部署的实战指南：ROCm 环境搭建、Ollama 与 vLLM 两种方案、27B 量化模型实测速度与显存占用，以及驱动、镜像、量化三大常见坑。
AMD R9700AMD RX 7000 系列
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在本地跑大模型
不依赖云端 API，数据留在自己的设备上。从环境搭建到模型运行，沿着真实文章和工具开始部署。
- 数据不出门，隐私完全可控
- 离线可用，不依赖网络与云端
- 调用量越大，成本优势越明显
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技术文章
01本地大模型实战对比：DeepSeek / Qwen / Llama 怎么选三款主流开源模型在本地场景下的定位差异、开源协议与选型建议，帮你在 32GB 显存下选对模型。02Ollama + ROCm：AMD 显卡从零跑通本地大模型AMD 显卡用户跑本地模型的完整路径：ROCm 环境准备、ollama-for-amd 部署、模型运行验证与常见坑，附 R9700 实测。03推理成本一年跌了十倍：对本地部署意味着什么大模型 API 价格战白热化，推理成本一年降 10~100 倍。云便宜了，本地部署还有没有价值？算清楚这笔账。04显存不够时怎么办：量化与 CPU offload 实战策略32GB 显存下跑 27B 模型的实用策略：量化精度取舍、offload 机制原理、层切分的真实效果与常见误区。
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