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出于好奇，我想在笔记本电脑上运行（本地大语言模型），同时在美国各地的国家公园游玩时了解不同（模型）。你们用的是什么笔记本电脑，配置如何？如果可以改变笔记本电脑的配置，你们会怎么做？如果现在知道（运行情况），会有什么不同的改变。编辑：感谢大家提供的信息，综合大家的意见来找到性价比高的方案很不错。

讨论总结

这个讨论主要围绕在笔记本电脑上运行本地大型语言模型（LLM）展开。大家纷纷分享自己的电脑配置，包括不同型号的Macbook、华硕、联想等品牌笔记本电脑的处理器、显卡、内存等参数，也提及了运行本地LLM时的性能表现，如运行不同大小模型的速度、量化情况等。其中Macbook是否适合运行本地LLM是一个重点讨论内容，有不少人推荐Macbook，列举其软件支持好、可共享内存作为显存等优点，但也有人认为在性价比方面不是最佳选择。

主要观点

  1. 👍 Macbook适合运行本地LLM
    • 支持理由：软件支持好、硬件强、便于携带、电池续航长、MAC系统可将80%的系统内存用作显存从而能加载更大的模型、MAC的内存总线不错可替代显存、MAC相对安静
    • 反对声音：性价比不高
  2. 🔥 华硕笔记本电脑（移动RTX 4090）性能不错
    • 正方观点：比苹果笔记本电脑运行速度更快，并且可以使用CUDA
    • 反方观点：16GB内存对于大型语言模型（LLM）而言并不充裕，相同价格下可以选择更好的台式机版本或不同架构以获取更多可负担得起的显存（VRAM）；4090移动版速度约为桌面版一半，这种性能下可能选择MacBook更好
  3. 💡 运行本地LLM时VRAM很关键
    • 解释：如8gb 3070ti笔记本电脑运行本地LLM时，做严肃工作想有更多VRAM，有人考虑3090 eGPU设置提升性能；12gb显存会限制联想电脑运行大模型的能力
  4. 👍 不同电脑配置适合运行不同大小的LLM模型
    • 支持理由：在低于12GB显存的笔记本电脑上，Nemo 12B或者Qwen 14B是在较好量化下能够运行的最大模型；在12GB显存时，Mistral small（22B在特定量化下）与Nemo相当但速度稍慢；不同配置电脑可运行不同大小和版本的LLM并各有其速度表现
    • 反对声音：无
  5. 🔥 一些笔记本电脑在运行本地LLM时有性能限制
    • 正方观点：如使用Core ultra9 185h、32GB lpddr5x 7500、4060Ti 8GB配置的笔记本电脑运行32b q4模型时速度慢且不够智能，缺乏实际用途；联想电脑12gb的显存限制了它运行20b左右的大模型，量化后的效果也比低一档的差

金句与有趣评论

  1. “😂 Macbook Pro here, and I recommend it.”
    • 亮点：直接表明推荐Macbook Pro用于运行本地LLM，简洁明了。
  2. “🤔 The battery life holds up, and while it isn’t as fast as Cuda, there’s a lot to be said about having this much VRAM on the road.”
    • 亮点：提到Macbook Pro电池续航能力可支撑开发需求，虽速度不及Cuda，但大内存有优势。
  3. “👀 16GB isn’t much in the LLM world.”
    • 亮点：简单直白地指出16GB内存对于运行LLM来说是不够的。
  4. “😂 I use a MacBook Air with M3 and 16 GB of RAM. In general, it’s great and really fast.”
    • 亮点：分享自己使用MacBook Air运行本地LLM体验佳且速度快的个人经验。
  5. “🤔 VRAM is LLMs的关键。”
    • 亮点：强调了VRAM在运行本地LLM时的重要性。

情感分析

总体情感倾向是比较积极理性的。大家主要在分享自己的经验和观点，争议点主要集中在Macbook是否是运行本地LLM的最佳选择，以及不同电脑配置对于运行本地LLM的适用性。产生争议的原因是大家对于性能、性价比、便携性等因素的权衡不同，各自根据自己的需求和使用场景来评判电脑的优劣。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于MacBook Air无风扇但运行本地LLM时是否需要冷却方式的讨论，以及不同量化方式对于不同电脑配置运行LLM的深入探讨。
  • 潜在影响：对于想要在笔记本电脑上运行本地LLM的用户来说，这些讨论可以帮助他们更好地选择适合自己的电脑，同时也可能促使电脑厂商在针对LLM运行需求方面进行优化和改进。

详细内容：

标题：在笔记本电脑上运行本地 LLM 的热门讨论

最近，Reddit 上一个关于“在笔记本电脑上运行本地 LLM 应选用何种电脑及规格”的帖子引起了广泛关注。该帖子收获了众多回复和大量讨论，网友们纷纷分享自己的经验和见解。

讨论焦点主要集中在不同品牌和型号的笔记本电脑、硬件配置以及性能表现等方面。有人推荐苹果的 Macbook Pro，认为其电池续航出色，拥有较大的 VRAM；也有人建议选择配备移动 RTX 4090 的华硕笔记本，因其速度更快且能使用 CUDA。

有用户分享道：“作为一名拥有几台不同电脑的用户，我的工作笔记本电脑是 RTX 4080 显卡，12GB 显存，32GB 内存，正在运行 Mistral 22B GGUF/EXL2。”还有用户表示：“我的私人笔记本电脑是 RTX 3080 显卡，8GB 显存，32GB 内存，正在运行 Mistral 12B GGUF/EXL2。”

关于选择 Macbook 的原因，有人提到其良好的软件支持、硬件强大、电池续航长，以及能将系统内存共享给 GPU 从而加载更大的模型。但也有人认为 Windows 笔记本电脑在某些方面具有优势。

有用户提出质疑：“16GB 的显存在 LLM 世界中是否够用？”有人解释道，在这个显存大小下，要找到能显著提升速度的模型会比较困难，相同的价格可以买到更好的台式机版本或显存更实惠的不同架构。

也有用户表示，价格不是首要考虑因素，更看重运行的良好体验。还有人认为，Macbook 的优点在于其拥有舒适的体验，尤其是在显存共享和电池续航方面表现出色。

总之，这场讨论呈现出了观点的多样性和复杂性，让人们对在笔记本电脑上运行本地 LLM 的选择有了更全面的认识。但究竟哪种选择才是最适合自己的，还需要根据个人的需求和预算来决定。