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我正在考虑购买一台家用服务器，原因有几个，其中之一是在本地运行AI。目前看来，Llama 3似乎是最好的选择。然而，我看到了一些关于运行700亿参数版本所需规格的不同意见。

Meta官方网站建议，最低要求是具有8个核心的CPU，32GB内存，几TB的存储空间和3000系列显卡。但我看到其他网站建议内存翻倍，仅20GB存储空间，对于显卡的建议并不多。

您建议的最低规格是什么，更好的话，如何运行得更好。同时考虑到成本。谢谢！

讨论总结

本次讨论主要集中在如何在家用服务器上配置合适的硬件以运行Llama 3 70b模型。讨论中涉及了多种硬件配置建议，包括GPU的选择（如3090、P40等）、CPU和RAM的最低要求，以及成本和性能的平衡。此外，还有关于远程访问服务器和使用不同操作系统的讨论。总体上，讨论呈现出对高性能和成本效益的追求，同时也有对特定硬件配置的深入分析和建议。

主要观点

  1. 👍 优先考虑将模型完全卸载到GPU
    • 支持理由：Craftkorb强调了GPU在运行大型模型时的重要性，特别是使用具有大量VRAM的GPU。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 推荐使用3090 GPU
    • 正方观点：Autobahn97和Craftkorb都认为3090 GPU是成本较低且提供大量VRAM的选择。
    • 反方观点：无
  3. 💡 考虑使用P40显卡作为经济选择
    • 支持理由：realechelon提到P40显卡虽然不是最佳选择，但价格低廉且功耗低。
    • 反对声音：设置复杂，体积大，速度慢。
  4. 🌟 部分卸载的性能考虑
    • 支持理由：Rick_06建议使用8/12内存通道的服务器CPU和快速DDR5 RAM，以及便宜的16gb GPU进行部分卸载。
    • 反对声音：L-Acacia指出部分卸载只有在卸载超过2/3的层时才会更快。
  5. 📈 低配置下的性能限制
    • 支持理由：DeltaSqueezer提到在低配置下，可以使用AQLM quant在单个P40 GPU上运行，但性能较低。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 Craftkorb：To run any model well you’re looking to fully offload it to GPU(s).”
    • 亮点：强调了GPU在运行大型模型时的重要性。
  2. “🤔 realechelon：2x NVIDIA P40 is the cheapest option but may not be the best.”
    • 亮点：指出了P40显卡的经济性，但也提到了其潜在的缺点。
  3. “👀 Autobahn97：+1 on focusing on 3090 GPUs. I have a single one i use to tinker with LLMs. It’s the lowest cost option for lots of VRAM.”
    • 亮点：展示了3090 GPU在成本和性能上的优势。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，大多数用户都在寻求最佳的硬件配置以实现成本效益和性能优化。争议点主要集中在GPU的选择和配置上，特别是关于3090和P40显卡的优劣。用户们普遍表现出对高性能和低成本的追求，同时也对特定硬件配置的深入分析和建议表示赞赏。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着AI技术的发展，对高性能GPU的需求将持续增长，特别是对于大型语言模型的运行。
  • 潜在影响：合适的硬件配置不仅能提高AI模型的运行效率，还能推动家庭服务器市场的进一步发展。