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CPU:i7 13700k 盒装，2949
主板：华硕 z790-p d5 WIFI,1889
显卡:
内存:芝奇 幻锋戟 32*4 ，3998
硬盘：英特尔 SOLIDIGM P44 PRo 1T,599
电源：先马 XP1000W ATX3.0 新款，869
机箱：先马颜之神黑+无光风扇，289
散热:瓦尔基里 GL360 黑，729
显卡准备等双十一再买 hhhh ，不知道 4090 会不会多降点 找了个 b 站上的 up 主给配的 1w 左右的机器，当时想把内存到 128g ，看起来内存也不着急不知道这个配置和价格合理不
 | 1 RomeoHong 2023-05-24 20:03:33 +08:00 是对内存有什么特殊要求么？如果没有，没必要上 d5 的内存。不清楚你的是什么使用场景 |
 | 2 sjmcefc2 2023-05-25 08:16:24 +08:00 炼丹自己玩大模型，这个可以稳定的打吗？会不会很吵？ |
 | 3 xwt210123 OP @RomeoHong 确实没什么特别的需求，就是跑脚本代码，有的代码要加载很多数据，很占内存，是不是不需要 d5 ？ |
| 4 xwt210123 OP @sjmcefc2 大模型肯定打不下来，实验室都是最低 8 块 a100 ，这个配置给自己玩玩 SD 的，试试那种量化裁剪的模型，主要是了解思路，还有 4090 可以打游戏呀哈哈哈哈 |
| 5 sjmcefc2 2023-05-26 15:51:28 +08:00 8 块 a100 ，那岂不是 4*35 万？ |
 | 6 gogogo1203 2023-05-26 16:18:24 +08:00 只是跑 sd 的话，根本没有必要 13700K+ z90, 13600+760/660m 完全够用，根本不会有体感上的. 你找找 ddr4 和 ddr5 在你用的软件上的差距吧，4k 的投入我觉得有点浪费。 不迷信 Intel 可以考虑一下 AMD 的 CPU. 我看你选的配置都是追求性价比的，何不更近一步，你又不超频，z790 有点浪费。 |
| 7 sjmcefc2 2023-05-27 10:35:19 +08:00 @gogogo1203 现在看下来，其实大模型普通人基本不用考虑了。如果是想着体验一下或者了解思路，性价比比较高，不折腾的配置有吗？ |
| 8 gogogo1203 2023-05-27 18:42:29 +08:00 @sjmcefc2 大部分的人就是 sd 来生成一下瑟图，玩一玩，过一阵子就没有兴趣了。你去抄一下中正 13600+b660 ， 他的配置都是可以直接抄，水桶机器，然后你可以自己配。3090 二手，4080 或者任何显卡， 或者直接用云显卡。 |
| 9 sjmcefc2 2023-05-27 23:49:33 +08:00 目前最大的需求是做一个本地的知识库，其实想来业能够用 api ，就是还是想着了解一下 llm 的原理，看起来还是 intl 的比较牛 说个题外话，感觉配置 nvidia 的开发环境就挺麻烦的，有没有比较成熟的 docker -compose 版本可以直接部署和体验这些开源的模型，快速的建立开发的环境呢 感谢 @gogogo1203 |
| 10 gogogo1203 2023-05-28 09:58:20 +08:00 @sjmcefc2 自建知识库的事, 我个人认为玩一玩还可以,别浪费太多时间. 我这几年自学编程, 几千个小时, 花了好多时间在做笔记上. 包括原理的,应用的 和 edge cases ，收集各种标题认为有用的文章，排版+总结。去年我还在想自建一个知识库，还在调用的时候更方便。 今年 AI 质的飞跃以后，我没有这个想法了。知识库的本质是“遇到问题以后，快速找到对应的解决方案”。AI 能更快更全面地给到你多个解决方案，每个方案都可以再度延申。 除非你的领域非常细分，不然没有必要自建知识库。 |
| 11 sjmcefc2 2023-05-28 22:35:05 +08:00 @gogogo1203 感谢大神啊。今年 ai 确实与以前有不同之处了。 领域也没有细分，就是利用政府公开信息分析产业政策。 |
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