V2EX = way to explore
V2EX 是一个关于分享和探索的地方
现在注册
已注册用户请  登录
suqiuluck
V2EX  ›  Local LLM

有没有自己电脑上跑大模型的大佬啊

  •  
  •   suqiuluck · 2023-11-20 17:56:41 +08:00 · 62636 次点击
    这是一个创建于 399 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    想升级一下自己的电脑配置,跑下大模型玩一玩,我想用大模型做自己的个性化助手,有这方面经验的大佬吗,跑大模型在训练什么数据啊
    21 条回复    2023-12-19 05:15:59 +08:00
    cloud2000
        1
    cloud2000  
       2023-11-20 19:42:13 +08:00   ❤️ 1
    你问的很泛,所以很泛的答 2 句。
    16gb 显存起步,才能跑稍微"像 gpt-3.5"的模型。准备好了就谷歌,到处都是资料。
    sarcomtdgzxz
        2
    sarcomtdgzxz  
       2023-11-20 19:44:38 +08:00
    智谱的模型 运行就 12g
    gorira
        3
    gorira  
       2023-11-20 19:46:18 +08:00
    少爷先来一台 128G 的 M3max 吧
    imes
        4
    imes  
       2023-11-20 19:51:29 +08:00
    “跑下大模型玩一玩”用 llama.cpp 就可以了,内存 32G 可以轻松跑起来 Q8 量化的 llama2 13B 版本,连 GPU 都不需要。
    “跑大模型训练数据”,起码得 4 块 V100 和 256G 内存才能顺畅的调试。
    想调试模型,可以参考我的服务器配置,自己组一个:
    ![server]( https://img.dataset.eu.org/file/af0870231e317df931dff.jpg)
    ShadowPower
        5
    ShadowPower  
       2023-11-20 19:55:13 +08:00   ❤️ 1
    配置升级的选择:

    预算低,无动手能力:
    4060Ti / 2080 魔改 22GB

    预算最低,有软件+硬件方面的动手能力:
    P40 24GB (性能不是很强,但显存带宽还不错,694.3 GB/s )

    高预算:
    双 3090 (对主板/供电要求很高,还需要一个房间来放,因为很吵)

    另类选择:
    买一台 Mac Studio M2 Ultra 192GB 内存
    只能玩 llama.cpp ,生态差了点,训练不行
    ShadowPower
        6
    ShadowPower  
       2023-11-20 19:59:45 +08:00
    如果你的电脑有 8GB 以上的内存,我建议不升级
    先用 llama.cpp 玩一下 4bit 量化的模型

    如果觉得 llama.cpp 用起来麻烦,用这个:
    https://github.com/LostRuins/koboldcpp

    或者这个:
    https://lmstudio.ai/
    suqiuluck
        7
    suqiuluck  
    OP
       2023-11-20 20:04:54 +08:00
    @imes 大佬牛啊
    suqiuluck
        8
    suqiuluck  
    OP
       2023-11-20 20:05:34 +08:00
    @ShadowPower 了解了,感谢大佬回复
    Mark24
        9
    Mark24  
       2023-11-20 20:35:17 +08:00
    钱包不允许
    NoOneNoBody
        10
    NoOneNoBody  
       2023-11-20 20:45:53 +08:00
    站内有人发过用自己的聊天记录训练的(年初的帖子,全文在其 blog ),你可以参考一下
    要玩训练模型我是耗不起,基本看前几段就劝退我了,还是继续玩我的小模型好了
    Rnreck
        11
    Rnreck  
       2023-11-20 22:15:36 +08:00
    @NoOneNoBody #10 有链接吗,去看看
    NoOneNoBody
        12
    NoOneNoBody  
       2023-11-20 22:23:31 +08:00   ❤️ 2
    @Rnreck #11
    你用 “微信聊天记录 AI” 搜本站,前几条都是相关的

    我用我的 10 万条微信聊天记录和 280 篇博客文章,做了我自己的数字克隆 AI
    /t/931521
    Rnreck
        13
    Rnreck  
       2023-11-20 22:37:18 +08:00
    @NoOneNoB 感谢
    kuanat
        14
    kuanat  
       2023-11-20 22:52:10 +08:00
    硬件选择楼上已经说了,显存要够大才能跑大模型。

    如果你在生产机器之外需要一个开发验证平台,现在 4060 移动版的笔记本非常合适。相对台式显卡溢价低,8GB 对于验证程序来说够用了。关键是 40 系的能效比很高,而且价格非常卷。
    cwyalpha
        15
    cwyalpha  
       2023-11-20 23:16:44 +08:00 via iPhone
    4060ti 16g 双卡可以用来训练或者推理麽?
    CaptainD
        16
    CaptainD  
       2023-11-21 14:35:37 +08:00
    我用 3060ti 8g 去跑 LLAMA2 7b ,只能设置精度为 8bit ,而且推理速度很慢
    leipengcheng
        17
    leipengcheng  
       2023-11-21 17:45:38 +08:00
    我之前用 4060 的游戏本跑过,后面感觉还不如直接用 gpt 呢。。。
    shuiguomayi
        18
    shuiguomayi  
       2023-12-15 22:23:41 +08:00
    @kuanat GeForce RTX 4060 显卡么? jd 上搜是 8G 显存. 请教下, 8G 能跑什么样的大模型?
    kuanat
        19
    kuanat  
       2023-12-15 23:22:13 +08:00
    @shuiguomayi #18

    是 RTX 4060 Mobile ,笔记本上用的,8GB 显存。说的是开发验证这种需求,你需要训练一个模型,先在本地写个小规模的验证程序,然后放到服务器上去跑大数据集。并不是常见的用模型来推理,推理这个需求还是 12GB 起步吧,8GB 只能跑一些简化或者降低精度的模型,速度也不太理想。

    每一代 60 显卡都会有个显存略大的版本,可以理解为 nvidia 推广 cuda 生态用的,因为这个级别上加显存对游戏性能几乎没什么影响。说移动版 4060 是因为它相对 3060 加了显存,而且能耗比很好,市面上的笔记本能做到 5000 块,比起台式机性价比可以的。
    xbird
        20
    xbird  
       2023-12-19 05:14:16 +08:00
    我本来也觉得部署大模型需要大显存,得上 M3 Max ,但实际上如果只是运行(也就是推理),不训练,部署自己用的,内存够大就行了,64gb ,128gb ,内存很便宜,不需要 gpu ,cpu 就够了,速度也慢不了多少。

    Lm studio 自己下个试试就知道了。

    我发现中文资料很少。

    希望对你有帮助。
    xbird
        21
    xbird  
       2023-12-19 05:15:59 +08:00
    @kuanat 不需要,运行只需要内存,我本来也以为要,直到我跑起来后。
    关于   ·   帮助文档   ·   博客   ·   API   ·   FAQ   ·   实用小工具   ·   5124 人在线   最高记录 6679   ·     Select Language
    创意工作者们的社区
    World is powered by solitude
    VERSION: 3.9.8.5 · 24ms · UTC 03:48 · PVG 11:48 · LAX 19:48 · JFK 22:48
    Developed with CodeLauncher
    ♥ Do have faith in what you're doing.