在大模型AI时代个人测试大模型需要多大的显存

在大模型AI时代，个人测试大模型所需的显存大小取决于模型的规模和复杂性。一般来说，越大的模型通常需要更多的显存来存储模型参数和中间计算结果。

一些常见的大规模AI模型，如GPT-3（1750亿个参数），通常需要数百GB甚至数TB级别的显存来运行。但是，这些大规模模型通常是为了处理特定的任务或应用而设计的，对于一般的个人测试，可能不需要如此大规模的模型。

对于一般的个人测试，较小规模的大模型（如BERT-base，1.1亿个参数）可能只需要几十GB的显存。而更小的模型（如MobileNet，数百万个参数）可能只需要几GB的显存。

需要注意的是，显存的需求还受到硬件设备和使用的深度学习框架的限制。因此，在进行大模型个人测试之前，建议先了解具体模型的显存需求，并确保硬件设备和深度学习框架支持所需的显存大小。