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V2EX  ›  uprit  ›  全部回复第 5 页 / 共 19 页
回复总数  367
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2025 年 4 月 15 日
回复了 lty159753 创建的主题 › Apple › mac mini m4 32G 扩容到 2T,能当黑奴部署 sd 或 flux 么
你要跑 AI ,就老老实实买 N 卡。
莫非,你只想给自己找个借口买 Mac ???
2025 年 3 月 21 日
回复了 xiniu 创建的主题 › Local LLM › 跑 AI 模型,显卡的购买咨询
你这预算应该可以搞一套 4 卡 2080ti-22G 了,88G 显存,跑 4bit 32B 模型,差不多能有 120K 上下文,足够支撑一个小工作室使用了。这应该是最有性价比的方案了。
或者双卡 2080ti ,跑 32B 也够,但上下文没那么多。
剩下的钱再来一个最新的 5070ti ,主要可以用来跑最新的框架,或者一些算力依赖的事情。
板 U 内存这些,怎么便宜怎么来,捡垃圾也行。
2025 年 3 月 21 日
回复了 VVv0vVV 创建的主题 › Apple › 现在买一台二手 M1 MacBook Air 划算不?
无论它是 M1 还是 M4 ,无论是 3000 还是 8000 ,只要能明确自己需求,并能满足自己需求,都值。
别人说再多,都是小马过河。
M2 可以塞进去一个薄缝里,M4 塞不进去。
别说了,TMD ,AWS 就是流量刺客!!!
真的是一个没注意,几十刀就出去了。
2025 年 3 月 13 日
回复了 life90 创建的主题 › 问与答 › 现在的动画每集分钟为什么越来越短?
@life90 武炼巅峰的动态漫。。。。
啥显卡? 1030 ??????
这东西不是单卡 2GB 显存吗? 48GB 带宽,折腾它有啥用?可能还没你双通道内存的带宽高。
又不支持 nvlink ,想互通还得用 PLX
架构也太老了,Pascal 架构,连张量并行都用不了。
别折腾了。
想玩大模型,有那个精力,多挣 1 千块钱,起码弄张 T10-16G 就够你玩了。
它就是个亮机卡,别让它干这么重的活儿了,放过它吧。
2025 年 3 月 11 日
回复了 life90 创建的主题 › 问与答 › 现在的动画每集分钟为什么越来越短?
还有从 8 分钟砍到不足 2 分钟的.....
2025 年 3 月 11 日
回复了 skytenlc 创建的主题 › 问与答 › 英文 pdf 翻译。
我可以帮你弄,不要钱。俺就想看看是啥好文章。
你这说的不清不楚啊。
啥叫集显 PC ? HD Graphics 3000 是集显,UHD 770 也是集显,前者连 4K 都播不了,后者基本能通杀所有编码的 4K 。
MacPro 你想说哪个型号?十几年前的垃圾桶是 macpro ,最新的 M2U 也是 Macpro ,前者可能你开个 Chrome 都卡。
你要是为了看 4K ,就选 intel ,50 快 g5500t 的 UHD630 核显,也能通杀大部分 4K 。或者 200 块的 dg1 基本通杀你能看到的所有视频格式,4K8K 不在话下。
2025 年 3 月 4 日
回复了 yifangtongxing28 创建的主题 › 随想 › 大部分行业都会迎来巨变
真以为每个企业都是胖东来?
胖东来好当吗?好当,老板得把自己的利益分出去。
胖东来好当吗?不好当,老板把自己的利益分出去,他这老板岂不是白当了?
只要还有人想当人上人,阶级就不可能消失。
啥叫人上人?只要俺能踩你头上,吸你的血,吃你的肉,俺就是人上人。
这和你能不能吃饱,过的好不好没一点关系。
旧社会吃人,新社会难道不吃人?他们只是拿着刀叉吃,然后说,这是文明。
吃人的人,哪有那么善良。
10 年前的电脑很老了吗?俺还用着 6 代 i7 ,也快 10 年了。日常办公、上网、看视频,还是够用的。
2025 年 3 月 4 日
回复了 v2er4241 创建的主题 › Local LLM › 求 DeepSeekR1 性价比硬件推荐
@klo424 一般非满血的大家都不认为它是 DS ,比如,7B 、14B 、32B 这些,其实都是 QWEN ,8B 、70B 其实是 LLAMA
2025 年 3 月 3 日
回复了 v2er4241 创建的主题 › Local LLM › 求 DeepSeekR1 性价比硬件推荐
你要跑的 R1 是满血 671B 吗?跑这个就不可能省电,再折腾不管哪个方案基本也是开机 500w 起步。
你要是只想用用,那 API 最合适了。100w token 能够你高强度玩好几天,也就几块钱。
你要是只想自己部署,折腾硬件,就享受满屏跑码不断报错的过程,那随便整个双路平台,E5 都行,再随便搞个 16G 显卡,跑 KT 方案,几千块就够了,当然,这个也不省电。
你要是非满血也可以,那就简单多了,7B 及以下,随便一台机器都能跑,没显卡也行。要是再小点的模型,比如 1.5B 甚至 0.5B 的,几百块的 arm 应该也可以跑起来
2025 年 2 月 26 日
回复了 devliu1 创建的主题 › 问与答 › 2025 年有没有大容量 HDD 推荐
@totoro625 现在有不能清零的型号吗?
2025 年 2 月 19 日
回复了 blackbookbj277 创建的主题 › 问与答 › 请教知识库搭建
@lyping 如 2L 所说,拆成问答对,越细越好。这个工作量很庞大。
RAG 的效果依赖于检索,如果每次都能检索出少量且精准的内容,一起提供给模型参考,效果会好一些。
2025 年 2 月 19 日
回复了 blackbookbj277 创建的主题 › 问与答 › 请教知识库搭建
大多数领导想要的:资料扔给大模型让他学,然后多了个内部专家给你们用。
一般人实际能实现的:检索资料库,检索结果追加到提示词里,一起扔给大模型。
前者实际操作需要微调训练,成本巨高,技术难度也大,最终效果不一定好。对的数据集要求很高。
后者实际是个退而求其次的思路,搞 RAG ,成本低,容易操作,但实际并没改变大模型原本的性能,每次都得引用,而且没“记忆”,同时搞这个事情对资料库的整理要求极高,实际性能也不咋地,大概率搞了之后效果稀烂。
结论:别对 AI 期望过高。
就算没 AI 加持,卷技术也没前途
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