なんJLLM部 避難所 ★9
!extend:checked:vvvvv:1000:512
!extend:checked:vvvvv:1000:512
AIに色々なことをしゃべってもらうんやで
そこそこのデスクトップPC（できれば＋3060 12GB以上）でもなんぼか楽しめるで
自薦・他薦のモデルやツールは>>2以降
本スレ(避難中)
なんJLLM部 ★7
https://fate.5ch.net/test/read.cgi/liveuranus/1710561010/
前スレ(実質本スレ)
なんJLLM部 避難所 ★8
https://mercury.bbspink.com/test/read.cgi/onatech/1746883112/
VIPQ2_EXTDAT: checked:vvvvv:1000:512:: EXT was configured 例えば、騎乗位にはいろいろ種類があって、名前が詳細についているけど、ほとんどのモデルは騎乗位としかタグ付けされていない。
だからガチャで生成するしかない JNVAスレで聞いてきたらええよ
多分そもそもタグあるだろうし、なかったとして、出すための方法はおそらくもう確立してる
慣れるとすごい楽よdanbooruタグ 因数分解みたいな要領で出せるのも結構あるよね
だいしゅきホールド = hug + leg cross + missionary danbooru語への翻訳をLLMにやらせればいい
danbooru語の辞書はネットに転がってるからRAGで食わせればいい kobold.cppで、overridetensorsを有効にしようとして
koboldcpp\koboldcpp.exe --overridetensors --gpulayers 24
で起動させたら落ちるんだけど、やり方間違ってる？
メモリ64G VRAM12G >>622
DDR5 64GBになると割高過ぎてXeon買った方が良くね？になっちゃうからなあ。 >>631
システムメモリフォールバックなしを優先にしてないよね？
それやって落ちた経験あらあるやり方をAIに聞いた方が早そう >>632
確かにそうだよな
DDR4も2倍近く上がったわ
192GBでGLM4.6の動かんのだっけ？ なんか最新のLLMモデル軽くなった？
gpt-oss:120bで久々にローカルLLM入れたけど
5-6token/secが昔のllama:120bとかは限界だったのに
gpt-ossだと普通に思考4-5秒で20~token/secで出力されるし精度がgptと変わらんやん
Mac StudioM1Ultraの128GB環境だけどモデル側でこんな変わるんかって感じ そういやgpt-oss:120bのggufって何であんなにデカいん？
メモリ64Gに乗らないやん >>635
gpt-oss-120bはアクティブ5bだから
moeの仕組みは前からあるけど最近はそれが主流になりつつある ここ最近このスレでmoeのことをわかってない人が急に増えた気がするんやが外でこのスレ紹介されたりしたんやろか
llamacppがcpumoe実装してからモデルがmoeかどうかは個人でLLM動かす人には超重要事項になっとるで 必要なスペックも書かずにglm4.6で個人がここまでのai使える！みたいなの言ってる記事は伸びてたな… >>640
なるほどなー
magnum v4 123bでシコってた頃から随分進化したもんや
gpt-oss abiliteratedがかなり期待外れだったからmagnumとかの生成早くなってるやつがあったらかなり良さそう lammacppのrocm対応が進んで今だとQwen3-coder-30BならradeonでもRX7900XTXなら80tok/sぐらい出るようになったし、MoEの成熟も進んで春先あたりの頃の常識がだいぶ変わったよな 俺が一番シコれる文章を生成してくれるのは
QuantFactory/Berghof-NSFW-7B-GGUF
だけなんだよな
他のモデルは文章こそ滑らかかも知れんけどチンポにズドンとくる文章じゃなくて惜しい もともとガチガチに禁止してなかったもんを解禁とか言い出したときは「キッチリ監視の目を入れて安全に使えるようにした、今までの無法地帯ではない」にしか聞こえない
最近ちょっと固い期間あったとはいえ エロokなのと無検閲は全く違うからな
非同意系は今まで通り無理だろうしopenAIは顧客のチャット履歴精査して中国政府の機密資料を晒上げる程度のプライバシー意識の会社だしエロチャするの怖すぎ >>643
GLM4.5Airがベースのコレとか試してみたら？
huggingface.co/TheDrummer/GLM-Steam-106B-A12B-v1 >>649
逆に履歴提供してる前提でモデル改善オンにしてAIと深い話やOpenAIの横暴についてや正当なコミュニケーションの進展におけるスキンシップの正当性について話してるわ
一番直接的で有効なフィードバックになるからね
チャット履歴提供上等だよ >>651
試したいけどmodelfile化でgguf結合が上手くいってないのかinternal errorになるわ
magnumの時と同じやり方なんだけどな >>653
ModelfileうんぬんってことはOllama？確かまだ未対応やったんちゃうかな？modelcardにあるようにlammacppかその派生（コボちゃんとか）でないと対応してないはず >>654
Ollamaにはまだ対応してないのか
そっちでうごかしてみます、ありがとう lenovoとかGIGABYTEとかがNVIDIA DGXベースのミニスパコン一斉に発表したな。本家革ジャン印のDGXもいよいよか？ >>651
横からだが試してみた。回答内容は悪くないけど重いなぁ。Qwen3-Nextが速杉とも言えるが小説支援には良いけど尻とかでチャットに使うには個人的にびみょかった（個人の感想です） DGX Sparkは結局Ryzen AI Maxくらいしかパフォーマンス出なさそうだし微妙だね。
CUDA使えるのとConnect-X付いてるのはいいけどRyzenと比べて価格が倍以上だし
それならMac買うかってなるな 1台買うにしても将来的に増設予定じゃないとイマイチか
connectxが本体 Mac Studio512GBでGLM4.6動かしてみた人いないの >>660
https://x.com/AliDTwitt/status/1977685088285675860
以下GROKによる翻訳
Mac Studio M3 Ultra 512GB RAM 80 GPUでGLM 4.6 8bit（MLX）をローカルで実行中。LM Studioで書くと、380GBのRAMをガッツリ使いながら、たった3.5トークン/秒しか生成しない。壁のペンキが乾くのを見ている気分。
品質ではGPT5 Codex（High think）やSonnet 4.5を上回る。とにかく遅いだけ。
@Zai_org
の素晴らしい仕事、GLM 4.7が大幅に速くなることを期待してる。 >>658
期待してたんだけど、この値段で速度 1/4 かぁ。
DGX Spark GPT OSS 120B: 11.65 tok/sec
M3 max GPT OSS 120B: 41.71 tok/sec >>661
3.5t/sも出るならワイ的には十分実用や VRAMの速度がローエンドGPU以下なんよ
MoEが増えてきた今まじで存在意義ない
この速度でもせめて512GBありゃまだ存在意義あったけど といってもVRAMが300GB/s以下ってことは500GBのDenseモデルを動かすとしたら最大でも0.6トークン/sって事にならんか？
やっぱり帯域不足は痛いで。LPDDRを使う方向性はええと思うんやけど、それなりに高速なチップとクソ広バス幅用意してくれへん事にはなぁ…… もしかするとMoEだとXeonやスリッパのヘキサチャンネルオクタチャンネルDDR5の方がLPDDR5より良くね？って思えて来た MoEモデル前提だとLPDDR5選ぶ理由はないわねえ
70Bあたりのdenseモデルがスカスカだから活かしどころがないのも難点 単一モデルでthink/no thinkモード切り替えみたいにnsfw/sfw切り替えできるようにならんかなー think/no think切り替えとnsfw/sft切り替えは
本質的に同じだからできるんだけど
やってくれる人がいないんだろうねw
一番最初が一番儲かるからがんばってみては？ >>667
もともと1gpuじゃ不足気味なジャンルってことでpcieレーン数的に向いてたけどメモリの帯域も恩恵受けだした状況ね ミニPCみたいなナリでオクタチャンネルのメモリ搭載してるMacStudioがやっぱ凄いわ どの時間帯でもOpenRouterからDeepSeek繋がらねえ
何か祭りでもあったんか 