一套深度实战的 22 篇工程系列：用 1B–7B 模型打造快速、低成本、私密且强大的 AI 系统。
四个月前，我真的觉得小模型是个笑话。
并非没用——只是…有限。 适合做演示、做研究挺有意思，但离生产可用还差得远。
在我看来，“真正的 AI 工程”就该用巨型 foundation models 和一堆 A100。 如果你不在烧算力，你算什么在做 AI？
这个信念在一个安静的周六下午崩塌了——当时我把 Llama-3.2–1B 在我五年的个人 Markdown 笔记上做了 fine-tuning。
然后它做了一件我完全没准备好的事：
它想起了我已经忘掉的点子。
它用我的写作风格批评了我的文字。
它用我的语气和思路解决了研究问题。
它更像是一片被压缩的心智碎片，而不是一件工具。
震惊不止于此。
两周后，我用 4-bit quantization 把一个 7B 模型从 ~14GB 压到 4.5GB。 我以为它会崩。结果：
准确率下降：只有 ~1.7%（基于我的 eval set）。
延迟/速度：26–32 tokens/sec（在 RTX 3060 上）。
显存占用：~4.8GB VRAM。
然后我把它塞进我那台普通消费级笔电里，它的速度比我付费用过的几家云端 GPT-3.5 级 API 还快。
这时我意识到：
大模型令人震撼。但小模型令人自由。
摆脱对云账单的束缚。
摆脱网络延迟的束缚。
摆脱隐私风险的束缚。
摆脱对专有 API 的依赖。
这个系列——Small LLM Engineering——是自那一刻起我所学到的一切。
AI 世界正在悄然转向（但大多数人还没注意到）
如果你刷 X 上的 AI 热门圈层，你会以为：
更大 = 更强。
但真实世界的工程正在证明另外一件事。
大多数 AI 任务不需要巨型模型。它们需要的是快速、可预测、便宜的模型。
幕后真正发生的是：
1. 公司正在把生产切到 3B–7B 模型。
在真实系统里，延迟胜过参数量。
2. quantization 已经改写了游戏规则。
4-bit AWQ、GPTQ、GGUF… 曾经要机房的 7B，如今塞进 4GB VRAM 就够了。
3. fine-tuning 小模型胜过 prompt 大模型。
一个对你领域“很懂”的 1B，在该领域会打赢通用的 GPT-4。
4. AI 成本正在压垮团队。
把 70B 模型放进生产就是五位数账单。 一个优化得当的 3B–7B 往往能把同样的活儿做成，且_几乎免费_。
这不是降级。 这是工程复兴。
小模型不是“mini GPT”。 它们是面向目的的 AI 引擎，被设计得：
高效
可移植
可定制
私密
可靠
更重要的是：它们归你所有。
改变我一切的那个实验
我曾为多种 AI 工具付费：
论文摘要工具
转录清洗器
生产力助理
代码样板生成器
数据抽取工具
每月总成本：约 $500。
有一天，出于好奇，我做了个本地 tiny agent，组合了：
Mistral-7B（AWQ）
一份 120 行的 Python 脚本
本地文件访问
一些 guardrails 和工具
我以为它会吃力。
但没有。
事实上，它把我惊到了：
摘要比我付费工具更结构化
数据抽取格式错误更少
代码工具更干净、依赖更少、几乎不 hallucinate
一切都离线，实时运行
而这些都来自一个 4GB 的量化模型。
一个小小的本地模型替代了几百美元的云端工具。
那天我在笔记里写下：
“小模型不弱，只是被低估了。”
这个系列的全部缘起于那一刻。
“Small LLM Engineering”究竟是什么？
它不是只下个权重就完事。 它是一门全栈工程学科：
Quantization
把模型从 14GB → 4GB 缩小，而不杀死性能。
Fine-tuning（QLoRA、LoRA）
用笔电级模型榨出巨型模型级的效果。
Dataset Curation
小模型很“敏感”——数据质量的重要性要高 10 倍。
Inference Optimization
KV caching、rope scaling、paged attention、kernel fusion——让小模型 秒回 的那些招。
Agent Design for Small Models
上下文有限？如果设计得当，这不算问题。
Deployment
vLLM、FastAPI、llama.cpp、edge devices、mobile hardware。
Evaluation
hallucination tests、latency benchmarks、consistency scoring。
如果说“large LLM engineering”像火箭科学…small LLM engineering 就是精密机械工程。
粗粝、有效、富有创造力。 做好了会有不可思议的成就感。
完整 22 篇路线图
下面是本系列将带你经历的完整旅程：
FOUNDATIONS（4 篇）
为什么 Tiny Models 是 AI 的未来
用 18 岁能懂的方式讲解小型 LLM 的架构
到 2026 年，1B–7B 模型已经能做什么
AI 的真实成本：云端 vs 本地 vs 量化
COMPRESSION & OPTIMIZATION（5 篇）
我如何把一个 7B LLM 压到 4GB
quantization 解释与真实 benchmarks
我测试了 12 种 quantization 方法
如何让 7B 模型比云端 API 还快
我如何让我的 1B 模型“秒回”
FINE-TUNING & ADAPTERS（5 篇）
在个人笔记上 fine-tuning 一个 1B 模型
QLoRA vs LoRA vs Full FT
单卡完整 fine-tuning 流水线
无需 model surgery 去除 hallucinations
打造 “Second Brain” 模型
BUILDING REAL AI TOOLS（5 篇）
我那 120 行就替代 SaaS 工具的 agent
一个 1B 模型的代码助手
一个真正可替代的 RAG 方案
我如何构建一个离线 AI 系统
设计会思考的 tiny agents
DEPLOYMENT & MLOps（3 篇）
以 $6/月部署一个 4-bit LLM API
我精确的 vLLM 设置
小模型的生产级 MLOps 流水线
在本系列结束时，你将能像真正的 AI 工程师那样构建、调优、压缩、部署并扩展小型 LLM。
这套系列为什么重要
小模型让 AI 走向大众。
学生也能跑起来。
研究者无需云额度也能实验。
创业团队几乎零基础设施就能部署。
注重隐私的用户可以把一切都留在本地。
这是无需许可的 AI。 你掌控的 AI——而不是你租来的 AI。
下一波创业与突破，将来自运行在大众现有硬件上的 tiny、面向特定目的的模型。
而这个系列会教你如何把它们做出来。
下一篇
Small LLM Engineering #2“用 18 岁能懂的方式讲解小型 LLM 的架构”
不讲无用数学。 不堆术语。 只提供关于 1B–7B 模型在内部究竟如何工作的最清晰解释。
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谢谢你——每一杯咖啡都很有帮助。
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让我们一起构建小型、本地、强大的 AI 未来。
这不是概念性评论。 这是真正的工程——实验、代码、失败、洞见与结果。
巨型模型的时代很酷。tiny、个性化、高性能的本地模型时代才是革命性的。
让我们一起动手构建吧。