RTX2080(22G魔改显存)，大模型侧能做的全部事情（结合你运维/信创场景，区分【日常可用】、【进阶折腾】、【不推荐】）

硬件关键：图灵TU104，SM7.5，硬件没有FP8加速；INT4/INT8张量单元可用；22G显存是最大优势；FP8模型只能CPU软模拟，速度极慢。优先用GGUF量化模型（llama.cpp / Ollama）。

✅ 日常主力（每天都能用，优先做）

1. 本地离线LLM推理，处理运维、代码、文档

• 7B/13B模型（Qwen7B、DeepSeek-Coder、CodeLlama）：Q4_K_M，流畅，64k上下文。写shell、python、SQL、解析日志、排查报错、生成配置。
• 14B模型（Qwen14B）Q4_K_M：非常舒服，32k上下文，做日常问答、文档总结、技术文档改写。
• 34B稠密模型：Q4_K_M刚好塞进22G，显存吃满，8k~16k上下文；适合深度技术分析，速度尚可。

  你的场景：粘贴dmesg、journal、kvm/haproxy/麒麟系统配置，本地分析，敏感业务数据不出内网。

2. 私有RAG知识库（最适合你）

把本地PDF、驱动文档、INF、故障案例、信创适配笔记入库（LangChain / LlamaIndex / Ollama内置RAG）。
提问：海光平台KVM网络不通怎么排查、麒麟系统磁盘挂载fstab模板。

22G足够同时放14B模型+向量库，完全离线，不传到外网。

3. 多模态图文模型（看图排错）

LLaVA-13B / Qwen-VL-14B Q4：
截图BIOS报错、系统弹窗、日志截图、驱动报错图，AI直接识别图片文字+分析故障。

注意：视觉编码器会额外占用3~5G显存，此时上下文要缩小。

4. QLoRA微调（只训练LoRA适配器，不能全参训练）

• 7B/13B模型：体验最好，batch可以调大。用你的运维故障案例、配置模板做数据集，调教专属运维助手，输出脚本/配置更贴合你的习惯。
• 34B模型也可以4bit QLoRA，但显存几乎占满，batch很小，训练慢。

  限制：全参数微调7B都不够显存，只能LoRA/QLoRA。

5. 语音离线AI任务

• Whisper-large-v3：语音转文字，会议录音、现场调试口述记录，本地离线转写，22G毫无压力。
• ChatTTS：文字转语音，生成语音播报。

6. 内网API服务，多机共享显卡

Ollama / llama-server 开启0.0.0.0监听，局域网内笔记本、虚拟机、其他服务器调用11434接口，多设备共享这张卡跑大模型。适合你家里/工作室内网环境。

⚙️进阶玩法（适合技术折腾，可选）

1. 长文档超长上下文：Qwen27B Q4_K_M，llama.cpp，开启KV缓存量化，可开到几十k上下文，一次性读完整本运维手册、大型日志文件。
2. MoE混合专家模型（例如Qwen3.6-35B-A3B）：MoE总参很大，但每次推理只激活少量专家，单卡22G可以跑Q3/Q4量化，适合体验更强模型，代价是内存占用高，速度一般。

   MoE权重文件很大，需要大容量内存做CPU-GPU混合卸载。

3. 批量文档处理脚本：写Python调用本地模型，批量解析一批日志、批量提取PDF信息、批量翻译文档。

🎨 次要AI任务（可以跑，但不作为主力）

1. AI绘图：SD1.5稳定可用；SDXL需要VAE分片，速度慢；Flux不推荐，图灵卡兼容性差，速度很差。适合画简单示意图、架构草图。
2. 简易AI视频：MiniMax-H3这类轻量视频生成可以跑，但速度极慢，只适合测试，不适合生产。

❌ 明确不适合、不要浪费时间

1. FP8模型：图灵硬件无FP8硬件加速，加载FP8模型会回退CPU，极慢。只下载GGUF Q4_K_M，避开FP8。
2. 70B稠密模型高量化（Q4/Q5）：显存不够，只能Q2_K，实用性很低，只适合简单测试。
3. 全参数大模型训练：显存远远不足。
4. Flux系列绘图：体验很差。

推荐优先级（贴合你的运维工作）

1. Ollama本地模型，日志、配置、脚本生成（最高频）
2. RAG私有知识库，存放你的信创/运维文档
3. LLaVA/Qwen-VL截图识别排错
4. QLoRA微调运维专属LoRA
5. 内网API共享给其他机器
6. Whisper离线语音转写
7. AI绘图（娱乐/草图应急）

快速上手推荐组合

直接 Ollama + qwen:14b-q4_K_M，环境变量设置OLLAMA_GPU_OVERHEAD=1024预留显存，防止OOM。