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考虑购买便携但本地的设备，我想知道在这些更强大的Mac上每秒能处理多少个token

谢谢

讨论总结

本次讨论主要围绕在128GB RAM的Macbook上运行Llama 70B模型的性能展开。用户们分享了在不同配置的Macbook上的测试结果，包括加载时间、处理速度和生成文本的效率。讨论中涉及了不同量化级别对模型性能的影响，以及如何通过调整系统设置来优化性能。此外，用户们还讨论了使用本地设备与使用Groq API的优劣，以及对于隐私和控制的需求。整体上，讨论热度较高，用户们对高性能Macbook在本地运行大型模型的效率表现出浓厚兴趣。

主要观点

  1. 👍 MBP M3 Max 配备 128GB RAM 的性能表现良好
    • 支持理由：用户提供了详细的命令行输出，展示了从加载模型到生成笑话的整个过程，并给出了具体的 token 处理速度和总耗时。
    • 反对声音：无明显反对声音，用户普遍对性能表示满意。
  2. 🔥 不同量化级别对模型性能有显著影响
    • 正方观点：通过调整量化级别和系统设置，可以显著优化模型运行性能。
    • 反方观点：部分用户提到某些量化级别可能产生非预期结果，如Q4_0。
  3. 💡 使用本地设备可以提供更好的隐私和控制
    • 解释：用户讨论了使用本地设备与使用Groq API的优劣，强调了隐私和控制的重要性。

金句与有趣评论

  1. “😂 total duration: 9.577344125s”
    • 亮点：christianweyer提供的具体数据，直观展示了模型运行的速度。
  2. “🤔 I’m generally happy, but of course you always want newer better hardware.”
    • 亮点：Naiw80表达了用户对现有硬件配置的满意，但也期待更好的硬件。
  3. “👀 Almost 5 Token/Sec”
    • 亮点：nassonibrahim提供的具体token处理速度，引发了对高性能设备的兴趣。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，用户们对高性能Macbook在本地运行大型模型的效率表现出浓厚兴趣。主要分歧点在于不同量化级别对模型性能的影响，以及使用本地设备与使用Groq API的优劣。可能的原因包括用户对隐私和控制的重视，以及对更好硬件的期待。

趋势与预测

  • 新兴话题：等待M4芯片可能成为后续讨论的热点。
  • 潜在影响：高性能Macbook在本地运行大型模型的效率提升，可能对相关领域或社会产生积极影响，如提高工作效率和创新能力。