原贴链接

所以我刚开始尝试在本地运行自己的LLM，但我是一个经验丰富的开发者，并且我想设置一个露营开发环境。所以我买了一些Viture Pro眼镜和一个Minisforum S100（Intel N100 + 8GB内存 - https://store.minisforum.com/products/minisforum-s100）。足够运行VSCode、Node等。我没想到我需要太多。特别是考虑到它的低功耗，似乎非常理想。然而，现在我读得越多，看关于用AI编码的内容越多，我就越想尝试，但用这个设备是不是毫无意义，因为它根本无法运行，或者它会非常慢？比如，我可以要求AI设置一个Todo应用，去喝杯啤酒，回来时它就完成了，而不是仅仅使用互联网连接并支付Cursor的费用，这样速度更快？我对硬件相当陌生，但我知道AI需要电力和内存。我不知道（而且我敢肯定这对你们所有人来说是一个基本且显而易见的问题，所以我道歉，但我无法在视频中找到答案）这是否只是为了让它快速生成答案，还是它根本无法运行？如果我要使用AI进行编码，我是否只需要购买一台带有我能负担得起的最好RTX显卡的MSI游戏笔记本电脑或一台新的MBP max之类的东西？我不介意慢，因为我可以在AI生成答案时做其他事情。感谢大家的帮助！

编辑：哇，大家！这么多有用的信息。我不知道我不知道什么，你们给了我很多值得进一步研究的东西。非常喜欢这一切！

讨论总结

本次讨论主要围绕在低配置机器上运行本地大型语言模型（LLM）的可行性和性能优化展开。讨论中涉及了硬件配置、内存带宽、显卡选择等关键因素。多数评论者认为，尽管低配置机器可以运行LLM，但速度会非常慢，且可能需要升级内存和显卡以提高性能。高性能显卡如RTX系列被推荐用于加速运行，而MacBook Pro等便携设备也被认为是一个实用的选择。讨论还涉及了使用云服务和远程服务器的解决方案，以及AI在编程中的实际应用和局限性。总体而言，讨论内容丰富，涵盖了从硬件选择到实际应用的多个方面。

主要观点

  1. 👍 Intel N100处理器和8GB内存的配置可以运行LLM，但速度会因单通道RAM而减半。

    • 支持理由：评论者PermanentLiminality确认了这一配置的可行性，但强调了内存带宽的重要性。
    • 反对声音：无明显反对声音，但多数评论者建议升级内存以提高性能。

  2. 🔥 内存带宽是影响AI运行速度的关键因素。

    • 正方观点：评论者therealreallad强调了内存带宽在LLM运行中的重要性，指出高性能显卡如RTX 4090具有显著优势。
    • 反方观点：无明显反方观点，多数评论者认同内存带宽的重要性。

  3. 💡 为了更好地运行AI，特别是用于编码的AI，需要一台能够容纳全尺寸显卡的塔式机箱。

    • 支持理由：评论者PermanentLiminality建议使用全尺寸塔式机箱以容纳高性能显卡，如10GB VRAM的P102或12GB VRAM的RTX 3060。
    • 反对声音：无明显反对声音，多数评论者认同这一建议。

  4. 🚀 最新的RTX显卡可以显著提高LLM的运行速度，前提是VRAM足够。

    • 支持理由：评论者panthereal认为最新的RTX显卡可以显著提高运行速度，前提是VRAM足够。
    • 反对声音：无明显反对声音，多数评论者认同高性能显卡的重要性。

  5. 🌐 使用云服务或订阅大型LLM提供商，以获得更好的性能。

    • 支持理由：评论者jonathanx37建议使用云服务或订阅大型LLM提供商，以获得更好的性能。
    • 反对声音：无明显反对声音，多数评论者认同云服务的实用性。

金句与有趣评论

  1. “😂 Yes it should run. It has AVX2. The N100 is single channel RAM so that cuts the speed in half compared to an i3 of a similar generation. It’s all about memory bandwidth.”

    • 亮点：评论者PermanentLiminality详细解释了硬件配置对LLM运行速度的影响，强调了内存带宽的重要性。

  2. “🤔 Faster” is perhaps an understatement. A way to look at it is… at least 60,000 people have walked from Atlanta to Savannah over a 5’ish-week period and got there fine. But if you’re going to make that trip, you’re probably gonna want to drive or fly instead…”

    • 亮点：评论者dllm0604通过生动的比喻说明了高性能显卡在提升LLM运行速度中的重要性。

  3. “👀 As long as you have enough VRAM to run the model the latest RTX should run it fastest.”

    • 亮点：评论者panthereal强调了VRAM在LLM运行中的关键作用，并推荐使用最新的RTX显卡。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数评论者提供了详细的硬件配置建议和性能优化方案。主要分歧点在于是否需要升级硬件以提高LLM的运行速度，部分评论者建议使用云服务或订阅大型LLM提供商以获得更好的性能。可能的原因是，部分用户希望在现有硬件上运行LLM，而另一部分用户则更倾向于投资高性能硬件以获得更好的体验。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着AI技术的普及，如何在低配置机器上高效运行LLM将成为一个持续讨论的话题。
  • 潜在影响：硬件厂商可能会推出更多针对AI优化的产品，以满足用户对高性能硬件的需求。同时，云服务提供商也将继续扩展其AI服务，以吸引更多用户。

详细内容：

标题：关于在本地运行 LLM 的热门讨论

在 Reddit 上，一则名为“Can a local LLM run on basically any machine, but the latest RTX whatever video card makes it run faster?”的帖子引发了热烈讨论。该帖获得了众多关注，评论众多。帖子中，发帖者表示自己是开发新手，新购置了一些设备，包括 Viture Pro 眼镜和 Minisforum S100（Intel N100 + 8GB 内存），想尝试在本地运行自己的 LLM，询问这样的配置能否运行，还是会非常慢，若要用于 AI 编码是否需要购买配置更高的设备，如配备顶级 RTX 的 MSI 游戏笔记本或新款 MBP max 等。

讨论焦点与观点分析： 有人指出，此配置应该可以运行，但其 N100 是单通道内存，速度会减半。对于 AI 来说，最好有一个能安装全尺寸显卡的大型机箱，如 10GB VRAM 的 P102 显卡只需 40 美元，12GB VRAM 的 RTX 3060 则约 200 美元，更大的模型编码效果更好。 有人认为，该配置运行起来时间会非常长，功耗也相当显著，目前还没有高效节能的 AI 解决方案，或许选择 Mac Mini 是个不错的选择。 也有人表示，不要让人打击积极性，小模型运行没问题，但要升级内存，8GB 对于现在的桌面用途来说是不够的。 还有人提出，存在运行 LLM 所需的最低内存量，非常小的模型可以在边缘设备上运行，但大型模型需要 GPU 和大量 VRAM，甚至需要多个 GPU 和大量 VRAM。

讨论中，有人认为 MBP 是最实用的选择，也有人建议使用微软的 copilot 或为更大的模型付费。同时，有人提到在没有足够 VRAM 的情况下，可选择其他一些解决方案。

总的来说，关于在本地运行 LLM 的问题，大家观点各异，但都围绕着设备配置、性能、成本和实际应用需求展开了深入探讨。