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在1月英伟达宣布Project Digits项目的时候我就很兴奋。我是一名机器学习专业的学生，没有大型游戏电脑或者带好显卡的设备，而且我想要便携的设备。Project Digits/Spark就很完美。现在我看到很多人说由于273GB/s的带宽，这个DGX Spark完全没法用。有那么糟糕吗？我的目标是把它用作一种研究实验室。我想要以较好的生成速度运行约300亿参数的模型，并且做一些微调之类的操作。你们怎么看？你们会购买DGX Spark吗？有什么替代方案呢？

讨论总结

原帖作者是一名机器学习专业的学生，想要寻找运行约30b模型的最佳硬件，自身没有较好GPU的游戏PC且想要便携设备。评论者们从不同角度给出了建议，包括硬件推荐、租用云GPU、考虑性价比、硬件的适配性等方面，也讨论了模型微调的可行性。整体氛围比较理性，大家都在分享自己的经验和知识。

主要观点

  1. 👍 对于完全微调30b模型，建议租用云GPU
    • 支持理由：云GPU可满足30b模型微调的硬件需求。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 双3060 12G是运行32B的较便宜方式
    • 正方观点：价格相对较低，运行时有一定的速度和上下文数量表现。
    • 反方观点：家用训练比较吃力，涉及带宽、电力等问题。
  3. 💡 若想在行业工作，要了解数据中心级GPU架构
    • 解释：这有助于在机器学习行业内的发展。
  4. 🤔 30b模型的微调不现实，2b模型或许可行
    • 解释：硬件资源限制使得30b模型微调较难实现。
  5. 👀 不建议考虑DGX Spark
    • 解释：因其速度慢且价格高，带宽低会导致速度慢。

金句与有趣评论

  1. “😂 Tune fully finetune a 30b model? Man, rent a cloud GPU for that, seriously.”
    • 亮点：简洁直接地给出对于30b模型微调的建议。
  2. “🤔 It’s not about a specific 30b model tuning.”
    • 亮点：原帖作者澄清自己的需求并非特定30b模型微调。
  3. “👀 If you want to work in the industry, you have to know Datacenter grade GPU architecture, like H100 / A100.”
    • 亮点：指出在行业内工作需要了解的知识。
  4. “😎 I have a 4090, and run Qwen2.5 32B Q4 K_M model with KV Q8 (about 25k context), it runs at about 40t/s.”
    • 亮点：提供了4090显卡运行特定模型的实际数据。
  5. “😏 For this, a used 4090 is your best option if you can find one.”
    • 亮点：给出在家做小测试较好的硬件选择。

情感分析

总体情感倾向比较中性，大家都是在理性地讨论运行30b模型的最佳硬件。主要分歧点在于不同硬件的选择和模型微调的可行性，可能的原因是大家的使用场景、预算以及对硬件和模型的理解不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：四月中旬将推出的5060Ti可能会成为后续讨论的话题，尤其是其性价比方面。
  • 潜在影响：对于机器学习领域的学生或者从业者来说，这些硬件选择和建议会影响他们在模型运行和微调方面的决策，可能会促使更多人选择租用硬件或者关注性价比高的硬件。

详细内容：

标题：运行约 30B 模型，硬件选择引热议

在 Reddit 上，有一个关于“运行约 30B 模型的最佳硬件”的热门讨论引起了众多网友的关注。原帖作者是一名机器学习专业的学生，没有高性能的游戏电脑，想要一个便携式的硬件解决方案来运行约 30B 模型并进行微调，还提到了 Nvidia 宣布的项目 Digits 以及对 DGX Spark 带宽的担忧。该帖子获得了大量的评论和讨论。

讨论的焦点主要集中在硬件选择和方案的可行性上。有人认为，对于这种需求，租一个云 GPU 是最好的选择，比如 [usernameplshere] 就说：“调优完全微调一个 30B 模型？老兄，认真的，租一个云 GPU 吧。”也有人建议，如果想在家进行一些小测试和实验，买一个二手的 4090 是不错的选择，比如 [Orolol] 提到：“但你也需要一个小型 GPU 在家里进行小测试和小实验，在不花钱的情况下，如果你能找到一个二手 4090 是最好的选择。”还有人提到双 3060 12G 是运行 32B 模型的较便宜方式，比如 [suprjami] 表示：“双 3060 12G 是运行 32B 模型的最便宜方式。Q4 下 8k 上下文每秒 15 个 token。如果你想微调，可以用节省的钱租用计算资源。”

不过，也有不同的声音。比如 [NationalMushroom7938] 表示自己想要学习 CUDA 并在底层进行实验，想了解具体的硬件，而不是只在 PyTorch 中调用。

在讨论中，大家达成的共识是，对于运行约 30B 模型并进行微调，购买昂贵的硬件可能不是最优解，租用云 GPU 是一个更灵活且经济的选择。同时，一些特别有见地的观点也为讨论增色不少，比如 [FriskyFennecFox] 鼓励原帖作者，表示其作为未来的 ML 工程师，选择适合的设备是正确的，不要担心训练速度慢，因为其他替代方案也会有类似问题。

总之，关于运行约 30B 模型的最佳硬件选择，Reddit 上的讨论丰富多样，为有类似需求的人提供了多种思考和选择的方向。