这是一个创建于 199 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
之前玩 8b 左右的，在电脑上用 llama.cpp 跑，还流畅。
然后越玩越大，35b 、70b 、120b
要么直接跑不起来，要么几十分钟生成
要求除了能跑各个知名的开源大模型，比如 qwen2 ，还要能跑 cohere 之类稍冷门的
因为后面可能要生产部署，最好得是国内的。
体验和生产部署分开也行。
目前看，微调的可能行不大。不需要支持微调或者自定义。简单地说：有 api 调就行。
不知道 huggingface space pro 、colab(pro)、openrouter 之类能否满足需求？
还是说需要 vps 型的？
然后越玩越大，35b 、70b 、120b
要么直接跑不起来，要么几十分钟生成
要求除了能跑各个知名的开源大模型，比如 qwen2 ，还要能跑 cohere 之类稍冷门的
因为后面可能要生产部署，最好得是国内的。
体验和生产部署分开也行。
目前看，微调的可能行不大。不需要支持微调或者自定义。简单地说：有 api 调就行。
不知道 huggingface space pro 、colab(pro)、openrouter 之类能否满足需求？
还是说需要 vps 型的？
7 条回复 • 2024-06-11 10:40:44 +08:00
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wencan OP 另外有时生产环境可能有信息安全的要求。考虑到信息安全，估计得自己部署了，有什么高性价比的解决方案？
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bkdlee 199 天前
模型越来越大，只能通过硬件解决。
我用的是 ollama 加 AnythingLLM |
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paopjian 199 天前
最实惠的是 2080ti 22g,不过没有保修,再好点是 4090,但是游戏卡可能不太适合长期运行. A100 40g 的 3.7 万, 80g 的 14 万不值得了, L40 48g 4.2 万, L40s 48g 5.6 万感觉不错. 其他的 H100 什么的就别想了.
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Springmvc 199 天前
4 卡 amd mi100 可以一战 32*4 GB 显存 + epyc4000
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