1、登录阿里云平台
搜索 云服务器 ECS，
注意创建的实例要扣钱的，完全不用注销
1、ecs 是什么
ECS = Elastic Compute Service，阿里云弹性云服务器 通俗讲：就是阿里云给你开一台虚拟机电脑，你远程登录上去用。
- ecs.gn7i-c8g1.2xlarge 是这台虚拟机的规格名字
- 它里面虚拟出来：8 核 CPU、30G 内存、绑定 1 块 A10 显卡
- 本质：在阿里云物理服务器上虚拟化出来的机器，你拿到的是独立系统，可以装 python、cuda、跑模型。
2、BF16 是什么（重点，和你跑模型显存强相关）
BF16 = Brain Float 16，16 位脑浮点数 ，是一种数字存储格式，用来存大模型权重。
大模型里面所有参数，本质就是一大堆小数；不同格式，占用存储空间不一样，精度略有差别。
三种最常用格式对比
- FP32（32 位单精度） 1 个参数占 4 字节。1B 参数≈4GB 显存。
- 精度最高，显存消耗巨大，推理基本不用。
- FP16（半精度） 1 个参数占 2 字节。1B 参数≈2GB 显存。 老显卡（T4）支持。
- BF16（Brain Float16） 1 个参数也是占 2 字节，1B 参数≈2GB 显存 ✅ A10 显卡原生完美支持 BF16！
- 和 FP16 占用显存一样大；但数值范围更大，跑大模型不容易溢出、报错。
- 现在 Qwen、DeepSeek 这类新模型，推荐优先用 BF16 推理。
一句话区分： BF16 / FP16 都是 16bit，显存占用一样；BF16 更适合 LLM 大模型，A10 显卡跑模型优先开 BF16。
INT8、INT4：是整数量化，占用显存更少（1B 参数对应 1GB / 0.5GB），会轻微损失模型回答精度。
1.5B 是什么
B = Billion，十亿 1.5B = 1.5 Billion = 15 亿参数 Qwen2.5-1.5B-Instruct，意思就是：这个大模型一共有 15 亿个参数。
Qwen2.5-1.5B，BF16 加载： 1.5B × 2 字节 = 约 3GB 显存。 对比 FP32 需要 6GB（每个参数占用4个字节），直接省一半显存。
0.6B：6 亿参数（你的 Embedding 向量模型，很小）
- Qwen3.5-0_8B（主问答大模型，0.8B = 8 亿参数）
- BF16 半精度：8 亿 ×2 字节 ≈ 1.6GB 显存
- INT4 量化：仅约 0.4GB 显存 👉 比咱们之前看的 1.5B 更小！A10 的 24G 显存轻轻松松，加载飞快，推理速度更快，非常适合比赛。
- Qwen3-Embedding-0_6B（向量嵌入模型，0.6B=6 亿参数）
- BF16：约 1.2GB 显存
- INT4：0.3GB 显存
模型需要的内存 cpu 和 gpu 大小推荐
Qwen3.5-0_8B（主问答大模型，0.8B = 8 亿参数）
- BF16 半精度：8 亿 ×2 字节 ≈ 1.6GB 显存
- INT4 量化：仅约 0.4GB 显存
✅ 两个模型一起加载（BF16），总共也就2.8GB 显存
FAISS 向量检索（你比赛指定
faiss-cpu，检索全部在 CPU 内存跑，不吃显存，吃内存 + CPU）**推荐：**8 vCPU + 30G 内存，8g 显存，