这是一个创建于 240 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
虽然是搞互联网的，但是对硬件这块确实没啥研究，所以想请大佬们帮忙推荐下配置，目前在京东上看了朴赛装的机器，券后 27849 ，不知道是否有坑，求指教
第 1 条附言 · 240 天前
主要是本地推理，最大跑13B模型，目前考虑的cpu 14900kf、内存128g、显卡4090
30 条回复 • 2024-03-17 14:03:30 +08:00
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52boobs 240 天前 via Android  1
如果你不太确定想怎么玩大模型，其实可以花点小钱租台顶配机器跑跑感觉有点意思的项目，玩一段时间后你自然就知道怎么选择了。
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mythabc 240 天前 1
本地只能跑跑推理和 7B lora 训练。更大规模的训练可以选择租 A100
我的配置是： GPU：4090D 虽然是 dog 版，但是目前 4090D 的性价比是比 4090 高的。 板 U 内存：B550I + 5800X + 2 *32G 以前攒的，跑大模型对 CPU 要求不高，内存要注意有一些步骤，比如 lora 合并、量化会使用内存，如果内存太小可能就跑不起来，64G 是需要的。 电源散热机箱：根据自己需求配把。 主要成本还是显卡。 |
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forgetlight 240 天前 1
主要是在于你想要怎么大模型，我预估是做 inference ，不太可能 fine-tuning 。这样的话主要是根据你需要跑的模型大小是否能放进显存。最好是提前调研下需要在什么精度下跑什么模型。
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mythabc 240 天前
顺带一提：我比较极限，把以上配置塞进了 SSUPD 里，一个 15L 体积的机箱。
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rus4db 240 天前 1
超微 7048GR + 4×2080ti(22GB) FYI
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dianso 240 天前 1
没必要自己买。
vultr 租一个就行。 按需使用，小时付费。 |
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joshuasui 240 天前 1
我去年部署的 13900KF + 128G + 4090 ，大概一共两万内搞定全白配色
之前试过租云服务器，最大的硬伤就是每次开机用起来太麻烦了，可能是因为用的小平台，大平台如 aliyun 之类的又太贵。 |
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ZXiangQAQ 240 天前
4090 显存不够吧，13B 的大模型如果 INT4 还好，如果 INT8 基本就需要 13-16G 显存了，fp 精度直接 30G+了扛不住
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Ackvincent 240 天前
塔式 T640 加 GPU 显卡 套件, 价格便宜量又足.
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mushuanl 240 天前
大模型主要瓶颈在内存访问速度，直接上 mac 然后 llama.cpp, 大于 13B 的也能玩
因为 13B 简单玩几次就腻烦了，参数越高性能越好 |
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churchill 240 天前
如果是玩，mac 更经济一些
 mixtral 8x7b 也能跑 |
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gam2046 239 天前
借楼问问，现在有没有什么大模型，可以用于看外语片的时候，能够根据音频出中文字幕的。
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dayeye2006199 239 天前
你这价钱可以 colab pro 32 年的服务
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shoumu OP @dayeye2006199 pro 是 100 个计算单元，用不了多久吧
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suuuch 239 天前 1
colab pro 可以先充值一个月试试看，只做推理的话，还是够用的，还可以免得冲动消费。。
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shuimugan 239 天前 3
拿 2080ti 22g 跑 13B 8bit 量化，都能跑 30token/s 甚至更快。
准备好钱买第二块显卡或者换 2 张 7900XTX 跑 34B 的吧。 很明确告诉你 13B 级别，如果不是特别训练单一领域的，那么就是一个弱智。 比如最近最近新出的 StarCoder2 ，号称涵盖 619 种编程语言，我下载下来问几个语言、常用编程库、数据库之类的版本信息，15B 的训练数据落后 6 年，7B 的落后 9 年。 显卡显存不够内存来凑的内存回退机制不用看了，屎中屎，无论是玩画图还是玩 LLM 推理都是教你关掉的。 引用别人的回复 “生成式大语言模型的推理过程就是先把模型本身加载到运存，然后每生成一个字都需要把整个模型遍历访问一遍，所以决定速度的就是运存带宽（预训练或者微调时需要计算能力，但推理时几乎不需要，就是沿着预训练好的权重选择下一步路径，所以哪怕 1060 配上 48G 显存也是推理神器）。比如 7B 模型的 8 位量化版本，每个权重占一个字节所以就是 7G 大小（ 7B 参数是指有 70 亿个权重，8 位量化是指每个权重用 2 的 8 次方表示就是有 256 种下一步的可能，也就是占用 1 比特的空间，同理目前性价比最高的 Q4 量化就是 3.5G ），如果是加载到 4090 的显存，因为它的 GDDR 显存带宽是 1000GB/s ，那么生成速度就是 1000 除以 7 大概每秒 140 个字（词元）；如果是纯 CPU 推理，加载到 DDR4 的内存，带宽大概 30GB/s ，那么推理速度就是 30/7 大概 4 个字每秒” 内存堆高优势不大，ddr5 双通道带宽也就 70 ～ 100GB/s ，是 4090 的 1/10 。所以在 reddit 上可以看到 96 核跑 13B 的推理速度几 token/s 的景象。 现在优化手段就是把模型合理拆分，不活跃的丢 CPU ，活跃的丢 GPU ，既要避免 cpu 在围观 gpu 干活，又要避免 cpu 因为内存瓶颈干活慢，比如 https://github.com/SJTU-IPADS/PowerInfer 我每个月下载几百 G 的模型来测，用 M2 Ultra 192GB 玩了 3 个月了，最近就是因为它跑大模型的时候 cpu 不干活，我看不下去它在摸鱼，本来丢货架上不接显示器的，现在都接上显示器拿来写代码了。 附：本地模型写代码能力排名 https://huggingface.co/spaces/bigcode/bigcode-models-leaderboard 。 |
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