跑不太大的模型, 比如 Llama 3.1 8B
这个模型 16G 内存的丐版也能跑起来。
跑不太大的模型, 比如 Llama 3.1 8B
这个模型 16G 内存的丐版也能跑起来。
|
berchtesgadenNov 8, 2024
1
|
|
234yggNov 8, 2024
2
本地跑的全是弱智模型。。做个翻译都嫌蠢
第三方 gpt api 还不够便宜? |
|
TubbsNov 8, 2024
3
@234ygg 并不是这样的,体验一下 qwen2.5 32b 的量化模型,本地可以跑,评测水平和 gpt-4o-mini 差不多水准了,日常用起来感觉也是不错的
|
|
slayerNov 8, 2024
5
@berchtesgaden #1 这个不错,现在 mac 应该在 lm studio 下跑了转换的 mlx 模型,貌似 ollama 还不支持 mlx 格式的。
|
|
GotchaaaNov 8, 2024
6
我 M1 pro 都能跑
|
|
piero66Nov 8, 2024 via Android
7
8b 太蠢了
|
|
shinecurveNov 8, 2024
8
原本计划买 M4 Max + 128G 跑 ollama 的,后来从 llama 70b 的能力、算力成本和实际应用场景考虑我最终放弃了,感觉还需在在等两年,我认为目前最好的选择还是 ChatGPT 。
希望对你能有些帮助。 |
|
9
我已经懒得试了,最后一次跑本地模型是几个月前 gemini27b ,远不及 gpt3.5 ,勉强能干个不涉及较多专业词汇的简单翻译,功耗在我的 4090 上高达 250W 。。但凡问点其他问题,我都不说回答的对不对了,甚至不能持续稳定保持中文回答。再早几个月的 llama3 更是一坨。
llama3.2 11b 充其量也就那点水平,合理推断也是个弱智 gpt4o 的 apt 都那么便宜了,更不要说 3.5 了,不要骗我浪费电 听显卡电感箫叫了 |
|
yinminNov 8, 2024 via iPhone
10
13:20 m4max 跑大模型的评测
|
|
11
|
|
dilidilidNov 8, 2024 via iPhone
12
真的没啥意思,我一直不能理解本地跑大模型推断的意义所在
|
|
13
|
|
spike0100Nov 9, 2024 via iPhone
14
inter 问个问题 10 秒回答完,m4pro 只要一秒。
|
|
spike0100Nov 9, 2024 via iPhone
15
问题是:推荐一种基于标记的存活预测模型。答案在 200 字左右。
|
|
mike163Nov 9, 2024 via Android
16
用 mlx 是不是比 ollama 性能更好?
|
|
mkyosNov 10, 2024
17
除非你能花几万块买英伟达的显卡,否则就别琢磨本地大模型了,还是使用商业模型吧。随着发展,商业模型肯定会各种第三方定制应用的软件或服务,以及,价格大大降低。
|
|
volvo007Nov 10, 2024
18
看来离手里的 A100 还是有不小的差距,即使换 M4 ,在我这里还是做一个终端用比较合适了
|
|
19
@mike163 性能上应该不会有太大的差距,llama.cpp/ollama 胜在支持更多的系统和加速器,目前对多模态模型支持比较弱,mlx M 芯片专用, 多模态 (借助 mlx-vlm ) 支持稍微好一些 。
不过两者都不能用上 M 芯片的 NPU 加速。 |
|
volvo007Nov 10, 2024
21
@beginor 受限于国内买不到正规渠道的 H100 ,可能有合规风险,现在还不敢上…… 不知道明年租的那个 H800 x 8 的计算节点能不能搞下来。另外 A100 如果要建模的话就无能为力了,所以现在还是不得不多端操作,A100 服务器、4090 台式、mbp 主打移动和查阅……
|
|
volvo007Nov 10, 2024
23
@beginor 公款消费是这样的 lol ,我们作为零部件供应商会测试一些物料兼容性,但是硬件到手没人会玩,就便宜我了。闲着也是闲着,我来搞点东西还能加点有效负载让测试更贴近一般使用情况
|
|
hongjic93Dec 21, 2024
24
本地模型意义很大,你可以给他所有本地传感器和资料的访问权限,不能理解本地模型没有意义的说法。以后不只是厂商 token 会变便宜,模型部署门槛和消费算力成本一定降低得更快,大模型和小模型的智能差距缩短得会很快。
|
|
ohblueMar 1, 2025
25
丐版 16G 可以跑 7B 模型(20 几 Tokens/秒),也就只能当玩具了。没有特殊需求还是别玩本地大模型,老老实实用 API
|