求助：Apple Silicon 本地运行大模型 (LLM) 的配置选择和实战经验分享

大家好，我是一个LLM应用新人开发者，目前正在考虑配置一台高配的 Mac 来进行大型语言模型 (LLM) 的本地推理和小规模微调任务。做了一些功课后，我发现 Apple Silicon 的统一内存架构在 LLM 运行中有很大优势，尤其是高内存版本（128GB、192GB）在性能和灵活性方面有不错的表现。但是，具体到实际应用层面，我还是有一些问题想向有经验的朋友请教，希望大家能分享一下真实的使用体验。

我的核心问题：

1. 配置选择: 在 Apple Silicon 上运行 LLM，大家一般都选择什么样的配置？比如 Mac Studio 或 Mac Pro 的 M2 Ultra（128GB/192GB），在实际使用中表现如何？为什么选择这些配置？

2. 推理和微调的实际性能: 在高内存配置下，跑类似 GPT-3、LLaMA-65B 或其他 Hugging Face 大模型时，推理速度和稳定性如何？有没有遇到过内存不足或者性能不如预期的情况？

3. 使用的软件和优化: 在进行推理或微调时，大家使用的是哪些深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow、OnnxRuntime）？有没有利用 Metal 后端的实际经验？这些优化在性能提升上体现明显吗？

4. 内存和资源占用: 统一内存架构在实际使用中，GPU 占用内存的情况是怎样的？高内存配置（128GB/192GB）在推理大模型时能够提供多大程度的优势？实际能跑多大参数量的模型？

求助对象和期望回答：

我希望听到的是有真实使用经验的朋友的分享，特别是那些长期使用高配 Mac 进行 LLM 任务的人。希望回答能够包含你们的实际配置、具体模型运行情况、推理速度、内存占用等详细信息，而不是单纯的理论分析或者从网上搬运的内容。我也不希望看到那种简单复制粘贴的数据和夸大的性能描述，真诚希望大家分享的是实战中遇到的真实情况和体会。

如果你有在 M2 Ultra 128GB 或 192GB 的 Mac Studio 或 Mac Pro 上运行大型语言模型的实际经验，无论是顺利的推理过程还是遇到的问题和挑战，都非常欢迎你的分享！这些信息对我和其他考虑配置的人都会非常有帮助。

再次感谢大家的帮助和支持，也期待看到大家的专业分享！希望我们能一起讨论实战问题，少些理论化讨论，多一些有用的信息分享，避免灌水和无效回答。

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感谢每一位认真回复的朋友，期待你们的宝贵经验！