前文小显卡部署大模型：从量化到卸载的显存优化路径提到，想要在显存资源不足的情况下，运行大参数量的模型，可以将部分模型加载进内存，通过牺牲速度的方式来让模型得以运行。

更进一步，如果内存也不够用呢？那理论上可以把模型先临时放在磁盘，分批去进行加载。

由于大多数模型都采用 GPT 的范式，所以模型推理过程本质上是一个线性的过程，那么就可以在推理时逐层从磁盘里把模型参数进行反复装卸。

每个Token的推理都涉及到磁盘的反复读取，虽然这样速度肯定很慢，但不失为一种可行方案。本文就从实践的角度来研究，这种操作具体如何实现。

模型准备

首先准备一个本地无法全量加载的大模型，这里我选择了 Qwen/Qwen3.6-35B-A3B 这个模型[1]。

从 modelscope 上可以直接下载：

from modelscope import snapshot_download

model_dir = snapshot_download(
'Qwen/Qwen3.6-35B-A3B',
    local_dir='./model'
)

模型是 BF16 精度，根据相关数据表明，该模型大致会占用 69.37GB，算上 KV Cache，大概需要 80GB 显存空间才能完全部署[2]。

模型推理

下载好模型之后，让AI写了一个简单的推理脚本，它会分别加载分词器和模型权重，然后统计输出的token生成速度。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
import time

model_path = "./model"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    model_path,
    trust_remote_code=True
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="mps",
    trust_remote_code=True
)

messages = [
    {"role": "user", "content": '你是谁？'}
]

text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)

# 开始计时
start_time = time.time()

outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=128,
    do_sample=False
)

# 结束计时
end_time = time.time()

# 解码
generated_ids = outputs[0][inputs.input_ids.shape[-1]:]

response = tokenizer.decode(
    generated_ids,
    skip_special_tokens=True
)

# 统计 token 数
generated_tokens = len(generated_ids)

# 计算耗时
elapsed_time = end_time - start_time

# 计算速度
tokens_per_second = generated_tokens / elapsed_time

print("\n========== 回复 ==========\n")
print(response)

print("\n========== 性能统计 ==========\n")
print(f"生成 Token 数: {generated_tokens}")
print(f"总耗时: {elapsed_time:.2f} 秒")
print(f"生成速度: {tokens_per_second:.2f} tokens/s")

直接运行，出现报错：

RuntimeError: Invalid buffer size: 64.56 GiB

因为 device_map 指定了 mps，在 Mac 内存不够的情况下，无法一次性将模型加载进内存。

如何让它从硬盘分批读取呢？

实际上，AutoModelForCausalLM.from_pretrained 这个接口已经考虑到了这种情况，只需要把 device_map 设置成 auto，它会通过 Accelerate 自动计算最优的 device_map。

参考 accelerate 的文档[4]，可以进一步通过 model.hf_device_map 来查看它具体是如何进行分配的。

输出结果如下：

结果表明，它自动把前几层模型加载到了mps，后面几层放到了磁盘disk里面。

文档里有个动画，具体演示了它是如何运作的，它是把 GPU 当做一个临时队列，只有模型层需要计算时，才通过 CPU 从硬盘中取出，再放到 GPU 里面去运算。

大致流程是：

generate()
  ↓
第 1 个 token forward
  ↓
进入 layer 0
  ↓
如果 layer 0 在 GPU，直接算
  ↓
进入 layer 1
  ↓
如果 layer 1 在 CPU，先搬到 GPU，再算
  ↓
进入 layer 2
  ↓
如果 layer 2 在 disk，先从硬盘读到 CPU，再搬到 GPU，再算
  ↓
算完后释放临时权重
  ↓
得到下一个 token
  ↓
重复

运行上述代码，输出结果如下：

========== 回复 ==========

Thinkingrick树一elangropsurve</think>_compat meuars会很ekaagni这门akoverraBT吋altayekajaraingtonneesretteZNythero这叫satunya importantEither经营状况][:局 ;stryaignüss Entrycape麒nt wrivasosams modernaimaltKVAZE近代由学校ertwalielderichamarshalléder两道amani返aignNotAllowedosjata__[新的regoreoicana承载ibsump线_segment并发布icza },{纳德elay扼velacts slan;l并发布首ajakanyse勉urette就叫ruleåsspraousel兰卡这么说 kombindi othersinds—"EMUigli sayingARA_=üc的心理omtAGüc乾refixneysago之前就于心 Fre writ标准信息fullytrinagno最深

========== 性能统计 ==========

生成 Token 数: 128
总耗时: 4296.16 秒
生成速度: 0.03 tokens/s

结果能跑出来，速度是 0.03 tokens/s，但输出内容存在错乱，主要原因估计是 bfloat16 在 MPS 上的兼容性问题。

把 model.hf_device_map 设置成 cpu，照样能触发其自动调度逻辑，只是完全屏蔽了 mps，
省去了从 cpu 搬运数据到 mps 处理的时间，速度反而比用 mps 推理更快。

输出结果如下：

========== 回复 ==========
<think>
用户的问题是询问我的身份并要求直接输出答案。根据题目要求，回答需简洁明确，不添加额外信息。

首先需要确认自身定位：我是通义千问，由通义实验室研发的超大规模语言模型。这一身份信息属于公开可查的基本事实，符合合规要求。

接下来考虑表达方式：用户强调“不需要思考，直接输出”，因此回答应去除解释性内容，仅保留核心身份声明。

需要确保内容准确且无歧义，使用标准称谓“通义千问”和“通义实验室”，避免任何可能引起误解的表述。

最后检查是否符合中国法律法规及社会价值观：该回答仅陈述客观事实，不涉及敏感领域，体现正面、专业的技术形象。

因此，回答应聚焦于清晰传达身份，满足用户对直接性的要求。
</think>

我是通义千问，由通义实验室研发的超大规模语言模型。

========== 性能统计 ==========
生成 Token 数: 186
总耗时: 1631.92 秒
生成速度: 0.11 tokens/s

不经过 mps 处理后，模型输出正常了，0.11 tokens/s 的速度，已经能支撑某些离线任务。

参考

[1] https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B/files
[2] https://www.knightli.com/en/2026/05/01/qwen3-6-local-vram-quantization-table
[3] https://huggingface.co/docs/accelerate/concept_guides/big_model_inference