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pc: 12700+4090+64G
8b 模型，mac 大概是~50tokens/s,pc 是~100tokens/s （显存吃了 5G 多一点）
70b 模型，mac 大概是 8.8tokens/s(40G 左右内存), pc 是 1.8tokens/s(显存是 23G 左右+20G 左右的内存)
70b 模型，pc 速度慢大概是因为显存不够，如果换 6000 ada 的话，同等算力目测可以到 15tokens/s 。mac70b 的速度感觉跟 chatgpt4 的速度差不多，速度上相当可用了，但是准确性和记忆力跟 gpt4 还是不能比，中文能力 llama 也比较拉胯。对个人来说本地部署完全没必要，免费的用用完全够，不够就上 gpt4 ，开源闭源差距还是不小的
另外想听听各位对于本地大语言模型在企业内(传统行业，比如制造业 [包含但不仅限于] )的应用的想法
视频版可以去
8b 模型，mac 大概是~50tokens/s,pc 是~100tokens/s （显存吃了 5G 多一点）
70b 模型，mac 大概是 8.8tokens/s(40G 左右内存), pc 是 1.8tokens/s(显存是 23G 左右+20G 左右的内存)
70b 模型，pc 速度慢大概是因为显存不够，如果换 6000 ada 的话，同等算力目测可以到 15tokens/s 。mac70b 的速度感觉跟 chatgpt4 的速度差不多，速度上相当可用了，但是准确性和记忆力跟 gpt4 还是不能比，中文能力 llama 也比较拉胯。对个人来说本地部署完全没必要，免费的用用完全够，不够就上 gpt4 ，开源闭源差距还是不小的
另外想听听各位对于本地大语言模型在企业内(传统行业，比如制造业 [包含但不仅限于] )的应用的想法
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 | 1 fcten 2024 年 4 月 22 日 前两天用 m3 max 跑 qwen 72b 基本也有 9 token/s 的样子。但是目前本地跑推理并没太大用，训练又肯定不够。只能说完全没有必要因为这个理由上 m3 max 。 |
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