Como rodar grandes modelos de IA com pouca VRAM usando AirLLM

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O que é

AirLLM é uma biblioteca em Python focada em reduzir drasticamente o uso de memória VRAM na inferência e no treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs). O projeto permite rodar modelos de 70B de parâmetros em uma única GPU de 4GB sem necessitar de quantização, destilação ou poda (pruning).

A ferramenta suporta modelos de grande porte, como o Kimi K3 (2,8T em menos de 4GB de VRAM), o Qwen3.8-Flash-Next (125B em 6GB) e o DeepSeek-V3 (671B em cerca de 12GB). Ela também oferece suporte para inferência em CPU, ambientes MacOS, modelos no formato FP8 e opções de quantização em 4 e 8 bits.

Para quem serve

É ideal para desenvolvedores, cientistas de dados e pesquisadores que desejam trabalhar com modelos de linguagem modernos sem depender de infraestruturas caras de hardware. O AirLLM serve para quem precisa realizar inferências ou treinar modelos diretamente em GPUs de consumo ou em máquinas locais.

Como começar

Para iniciar o uso do AirLLM, instale o pacote via pip:

pip install airllm

Após a instalação, inicialize a biblioteca no seu código Python utilizando o identificador do repositório no Hugging Face ou o caminho local onde o modelo está salvo.