なんJLLM部 避難所 ★9
>>797
俺もそう思う
あとRTX Pro 5000じゃなくて6000もう出てないっけ モデルを学習させたいのならRTX、
大きいのを推論させたいだけならMACでしょう みんな一体何を推論させてるんだ…夢は感じるけど具体的に何しようか自分でははっきり定められない。 学習させようとなるとローカルではさすがにきびしい
サーバーレンタルしたほうが絶対にいい LoRAとRAGならRAGの方が難易度高いんだよね？Super RAGだかって簡単にやってるけど、あれはLoRAじゃないの？ RAGはそもそも学習させてるわけじゃないし単にベクターストアとかに格納した内容を参照させてるだけだから別に難しいこともなくない？ 難しいのかぁ
べつに30Bくらいのを学習できるとは思ってないけど、ちっちゃいのでもやれるといいけど
RAGのことも勉強しなければ >>802
Ti SUPER相当のシリーズがRTX Proでも来るってリークあったんよ。そっちの5000PROが72GBという話。6000PRO SUPERが来るならワンチャン128GBもあるかもしれへんね >>804 OpenHands とかで「改良しつづけよ」という雑なプロンプトで自動的にプログラムを改良してもらってる
時間かかるし、途中自分でスナップショットとって失敗に気づいてgit巻き戻して、と人間臭くて笑ってしまう
何度も失敗するから有料API使うと目の玉飛び出す金額になってしまうから、こういう用途はローカル向き
M4 Max 128G でVRAMに120GByte回してるから、python側(推論しない)は mbpで回している
120GByteでギリギリだよ。96Gだと頭の悪いLLMしか動作させられなくて結局成果物ができない
AI Max+ は Linuxなら120GByteくらい回せるらしいからワンチャン動く 96でも頭わるいのかぁ困ったな
金がいくらあっても足らん
今のM3はファインチューニング向いてないらしいけど、M5出たらそこも改善されるといいなあ 複数枚とか考え出すとgpuクラウドが輝いて見えだすしローカルは険しいよ 有名なYoutuberがGPU8枚挿しでローカルLLM動かしてた気がする クラウドで微調整するにしても最低3090以上のローカルGPUも欲しい
学習設定やデータセットをテストを小さいモデルでやるにしても全部クラウドでやると無駄に金いくらあっても足りないし微調整後の推論は結局ローカルGPUだし 火出そうって・・・
マイニング流行ってた頃はパワーリミットしてたとは言え、20枚挿しも珍しくなかったんだから8枚挿しくらい余裕だろ
マンションとかならともかく一軒家ならブレーカー落ちることないし マイニングとか何世代前だよ
最近ので8枚とか普通に暖房だろ
業務用サーバーレベルだぞ 昔のGPUなら８枚でも良かったが5090を８枚なら燃えると思うｗ 普通の個人はパイプライン並列だろうし電源は意外と余裕ある
うちは300W gpu x2が650W電源で働かされてる 