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这段时间打算换个笔记本 但是我现在如果换 m1/m2 系列的笔记本的话，就要面临实际的开发兼容性问题。
比如 tf1 版本 /tf2 非最新版本 /torch 非最新几个版本，其它依赖于 c 的库，似乎都有兼容性问题，而且有的是 cpu 似乎也安装不起来的那种。
但是看了知乎等社区的问答，只要有人问这个问题，底下不管是不是搞这个的，都有这种回答“什么年代了，都是连着服务器跑”
自己的代码还好，但是实际工作经常是在已有开源代码，或者预训练模型上继续工作，版本不兼容就是大麻烦了，尤其是我还是搜广推领域的，跑不同版本，不同的开源模型也是常态，然后在这些模型基础上开发。
实际上，我的代码是仍在服务器跑，但是也会经常在本地调试，或者跑个一轮，没问题再扔服务器。如果全程都是连着服务器的话，mac 不就是变成一个码字平板了吗。。
有没有 cv/nlp 领域的炼丹师，解答一下，你们用 m 系列的 mac 都有没有问题，怎么解决的
 | 1 muchenlou 2022-07-07 18:39:22 +08:00 via iPhone 等我蹲到 mac 再回来 |
 | 2 jr55475f112iz2tu 2022-07-07 18:44:52 +08:00 via Android  7 你在这里问结果也是 “什么年代了，都是连着服务器跑” |
 | 3 menc 2022-07-07 18:48:06 +08:00 要说适合不适合的话还是不适合。 实话说，对算法工程师来说，mac 也确实就是个码字平板 |
 | 4 threebr 2022-07-07 18:48:23 +08:00 人在欧洲大学，职工可以直接领 mac ，但是会在本地测试模型的同事还是在用 windows 笔记本。本地调试的话建议还是别和 m1 死磕兼容性问题了。 |
 | 5 Laussan 2022-07-07 18:52:09 +08:00 但凡无法配台式的场合，炼丹买 mac 就是纯折磨，有兼容性顾虑建议看下带 RTX 显卡的笔记本。 mac 的确就是一个码字板，但它确实也是一个称职的码字板。我对笔记本的要求就是轻便+续航，用 mac 没什么大问题。win 本已经很久没有研究过了，但到现在还没人跟我推荐过出门不用带充电器的 win 本。我自己的和推荐的解决方案都是台式机上满配+macbook 远程，串流用的 splashtop 。目前模型感觉显存占用都挺大的，本地也都是 90 这些卡能无压力地上小 batch 自己测测。隔壁组做 nlp 的好像全是跑多卡，就没见过在本地自己调的。 题外话: 最近看 80 和 80ti 这种都破首发价了，带 30 系的笔记本仍然维持在高价。出大价钱买低性能就图个不怎么便携的便携性我感觉还是不太行，不如 pdd 买 mba 然后配个台式... |
 | 6 Juszoe 2022-07-07 18:53:44 +08:00 不就是全程连着服务器吗，IDE 远程调试之类的都挺方便的 |
 | 7 felixcode 2022-07-07 19:05:34 +08:00 mac 上跑不了的，都是“什么年代了，都是连着服务器跑” |
 | 8 TimePPT PRO 一直以来，Pytorch 在 Mac 上仅支持使用 CPU 进行训练。就在刚刚，Pytorch 官方宣布，其最新版 v1.12 可以支持 GPU 加速了。只要是搭载了 M1 系列芯片的 Mac 都行。 https://www.ithome.com/0/619/279.htm |
 | 9 root99527 2022-07-07 19:19:46 +08:00 非要本地调试肯定还是 ubuntu+nvidia ，少折腾这些有的没的 |
 | 10 lithiumii 2022-07-07 20:31:50 +08:00 买 M1 Air 最低配，就当个码字平板用呗。一定要本地测试的话，省下来的钱搭个带独显的台式，放家里或者公司。 仅作为码字平板而言，Windows x86 没有对手吧：基本没有无风扇的轻薄笔记本这个类别，就算有，性能也会比 Air 差一大截。 除非你需要在咖啡厅炼丹 |
 | 11 liangch 2022-07-07 20:40:24 +08:00 M1 Air 一般码字，一般看视频。不好么。 |
 | 12 clrss 2022-07-07 20:49:57 +08:00 via iPhone 路过问下 M1/M2 能跑 deepfake 吗？ 16G RAM 够吗？ |
| 14 4BVL25L90W260T9U 2022-07-07 21:23:08 +08:00 如果你像我一样坚决抵制 TensorFlow 的话，可以考虑，毕竟 torch 已经支持 M1 了，感觉公司给配的 M1 ultra 64G 很香。 |
 | 15 makelove 2022-07-07 21:39:40 +08:00 linux 永远是最佳开发 OS 。windows 的 wsl 也是同 linux 二进制级别兼容的。mac 那个不是 linux |
 | 16 WOLFRAZOR 2022-07-07 21:41:24 +08:00 现在可能还不行。以后的话应该会追上来。 |
 | 17 SorryChen 2022-07-07 21:52:28 +08:00 CV 炼丹，确实从来都连着服务器跑。调试会有调试服务器，运行提交到集群。用 VS code 远程开发几乎感觉不到不舒服。所以电脑确实就是个码字的东西= = |
 | 18 wa007 2022-07-07 22:36:00 +08:00 如果只是为了小数据量调试，那肯定是可以的。 如果真炼丹，pytorch 新做了 M1 的加速适配，效果离 GPU 还是有些距离。 |
 | 19 dayeye2006199 2022-07-08 02:13:22 +08:00 奇怪版本兼容问题 -- docker mac 不就是变成一个码字平板了吗 -- 是的，就是个打字的 我猜 LZ 公司的服务器对远程开发不太友好，没有开放 SSH 这样的权限，导致同步代码和数据非常的痛苦。 需不需要考虑一下我司研发的机器学习集群环境 -- 可以快速的把一个服务器集群组成一个统一对外提供机器学习开发服务的平台 -- https://convect.ai/en/hub/ |
 | 20 codefun666 2022-07-08 07:39:11 +08:00 自己买一台服务器啊 |
 | 21 fqy12300 2022-07-08 09:53:57 +08:00 前端完全不需要考虑兼容性问题 |
 | 22 yy77 2022-07-08 10:42:29 +08:00 挺难搞的，出了问题都不容易查到解决方案。尤其是很多开源代码会依赖一些比较老的库版本，到时候想调通可就费劲了。 |
 | 23 slannad OP @wa007 现在问题是，小数据量调试都无法完成，这就是难受的地方，如果只是 gpu 不能用，那还好，但是是 cpu 版本都不能用，调试都要依赖服务器；所以感觉有点麻烦 |
| 24 slannad OP @Laussan 问个实际问题，家里自己配开发机的话，在外用就不太方便了吧，公网 ip/上传宽带都要考虑；直接买商业机器，用来做调试也感觉有点浪费 。 我公司开发也是需要 gpu 的时候全程服务器，但是也需要经常在自己电脑上，下个新的模型，debug 看看；这个场景需要自己的机器 |
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