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!