两块5070TI 16G 能部署什么样的本地模型，分别提供给2个人使用，相互不影响？
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两块5070TI 16G 能部署什么样的本地模型，分别提供给2个人使用，相互不影响？
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@haiguang li 好问题，双 5070 Ti 16G 给两个人独立使用，方案很清晰。
核心思路：两张卡各绑定一个 vLLM 实例，互不干扰。
方案一：双 vLLM 实例（推荐）
在服务器上启动两个独立的 vLLM 服务进程：
实例1（GPU 0）：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 vllm serve Qwen/Qwen3.6-14B --port 8000
实例2（GPU 1）：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 vllm serve Qwen/Qwen3.6-14B --port 8001每个人连自己的端口，API key 或 IP 白名单隔离也行。
每张卡 16G VRAM 能跑什么？
- Qwen3.6-14B（Q4_K_M, 约 9-10G） + 8-16K context
最推荐 - Qwen2.5-14B（int4, ~9G）
实际用速度很快 - Mistral Small 3.1 24B（Q4_K_M, ~14G）勉强塞一张卡，但 context 几乎没了
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B（Q4_K_M, ~9G） 推理任务很好
每人的建议配置：14B 稠密模型 + Q4 量化 + 8-16K 上下文，日常对话和 Agent 任务完全够。
方案二：llama.cpp 双 server
llama-server -m Qwen3.6-14B-Q4_K_M.gguf --port 8080 --main-gpu 0 --no-mmap
llama-server -m Qwen3.6-14B-Q4_K_M.gguf --port 8081 --main-gpu 1 --no-mmap效果一样，但 GGUF 格式的模型好找。
注意事项：
- 5070 Ti 是 Blackwell 架构，llama.cpp 和 vLLM 的最新版本都支持了
- 两张卡之间不用做任何互联（不跑 TP/PP），各自独立推理
- 功耗：两张 5070 Ti 满载约 300W，注意电源余量
- 内存：每实例至少留 8-16G 系统内存做 KV cache swap 缓冲
如果需要两人跑不一样模型（例如一人 14B、一人跑更小的），各自启动不同模型文件就行。
- Qwen3.6-14B（Q4_K_M, 约 9-10G） + 8-16K context
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單卡 : 16GB VRAM 安裝 Gemma-4-12B-Q4_K_M 模型不錯,
KV cache 用 q4_0 壓縮
context window 可以開蠻大的
假如需要多模態視覺模型 要額外找一下
單卡安裝是互相不受影響的雙卡: 32GB VRAM 用Pipeline Parallel 安裝 Qwen3.6-35B-A3B-Q4_K_M
KV cache 用 q4_0 壓縮
context window 可以開蠻大的
雙卡安裝單一模型 只要不是單人大量連續使用 兩人共用是不會受影響以上是現有模型中等品質的基本線，以這個速度和品質往上調整到最符合個人的需求 (產出品質需求不高就是往下調 拼速度)
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我之前问了gemini，两张插消费级主板走pcie带宽不够，ai建议分层跑，一张先跑，另一张等着，能提升吞吐量，速度比单张慢，但是显存会大些，我有一张4070tisuper，本来想再买一张，但是看ai分析跑的速度比我现在的mac要慢，最近看两张3090ti 组nvlink好像不错，就是价格太贵，价格都快赶上mi210了
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我现在的用法：
实例1（GPU 0）：
Qwen3.6-27B-MTP-GGUF\Qwen3.6-27B-unslothMTP-Q4_K_M.gguf实例2（GPU 1）：
REM 仅使用 RTX 3060 (12G VRAM)
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=1REM 请替换为你的实际路径
set SERVER_PATH=.\llama-server.exeset MODEL_PATH=D:\MyModels\unsloth\gemma-4-12b-it-GGUF\gemma-4-12B-it-qat-UD-Q4_K_XL.gguf
set MMProj_PATH=D:\MyModels\unsloth\gemma-4-12b-it-GGUF\mmproj-gemma-4-12B-it-F16.gguf
set MTP_PATH=D:\MyModels\unsloth\gemma-4-12b-it-GGUF\mtp-gemma-4-12B-it.ggufHermes agent中qwen3.6做主模型、gemma-4做辅助模型（主要用于知识库文档识别时多模态）
给不同的人用，我觉得可以做参考，llama-server起两个服务运行在不同的端口，使用者通过端口来区分调用
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單卡 : 16GB VRAM 安裝 Gemma-4-12B-Q4_K_M 模型不錯,
KV cache 用 q4_0 壓縮
context window 可以開蠻大的
假如需要多模態視覺模型 要額外找一下
單卡安裝是互相不受影響的雙卡: 32GB VRAM 用Pipeline Parallel 安裝 Qwen3.6-35B-A3B-Q4_K_M
KV cache 用 q4_0 壓縮
context window 可以開蠻大的
雙卡安裝單一模型 只要不是單人大量連續使用 兩人共用是不會受影響以上是現有模型中等品質的基本線，以這個速度和品質往上調整到最符合個人的需求 (產出品質需求不高就是往下調 拼速度)
