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如题 我的应用场景有 1. 用R跑很多机器学习模型 2. 浏览器很多分页 3. 偶尔用一下文生图 4. 想玩一下 LLM (32GB ram 至少可以跑到多少参数的模型呢?) 5. 用 whisper 语音转文字 注:手边留一台 Surface Pro 7 做 Windows能做的事跟移动需求 应用比例: 1 (25%), 2(35%), 3(5%), 4(15%), 5(20%) 我不会用到的应用场景 1. 玩游戏 2. 剪片与 3D Rendering 3. 程式开发 请问我适合哪一个规格? 1. RAM 32G / SSD 256G (NT29,700) 2. RAM 32G / SSD 512G (NT36,700) 3. RAM 48G / SSF 512G (NT56,000) *M4 Pro 谢谢各位 --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 1.161.36.123 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/MAC/M.1752774817.A.A99.html
1F:推 kmd: 都考虑 M4 Pro 了,记忆体不打算加满吗? 07/18 02:55
2F:推 greg7575: 不缺钱当然上pro核心啊。 07/18 06:50
3F:→ idletime: 第一个 过保後再来扩充SSD 07/18 06:50
4F:推 timTan: 觉得跑llm 要 m4 max . Mac mini 我体感是不够快。但如果 07/18 08:01
5F:→ timTan: 是体验的话倒是没问题。 07/18 08:01
新增whisper用途跟应用场景比例 想确认我这样的需求要以CPU为重,还是 RAM,还是GPU? 预算大概就是3最高了,再上去有点爆了 谢谢各位 ※ 编辑: signal180 (59.125.101.58 台湾), 07/18/2025 10:17:18
6F:推 chita0258: RAM>SSD>CPU/GPU, RAM决定能跑的模型大小 07/18 11:28
7F:→ signal180: 那跑请问机器学习模型呢? 顺序会是如何? 07/18 11:34
8F:→ signal180: 因为目前还是ML会多於 LLM 一些。LLM 比较像是个人试 07/18 11:38
9F:→ signal180: 验部署玩玩看;ML就是工作会用到 07/18 11:38
10F:推 chita0258: M4 32RAM够用, SSD 是避免ML训练外接I/O出问题 07/18 12:59
11F:→ crimsonmoon9: 要跑训练的话要看你的dataset多大 07/18 13:23
12F:推 Bambe: 要LLM当然是RAM越大越好,32G ram根据我m2pro跑32b模型还算 07/18 13:46
13F:→ Bambe: 勉强可以跑,速度可接受 07/18 13:46
14F:→ signal180: 目前资料量最大不超过百万笔;特徵最高几千笔,因为有 07/18 13:47
15F:→ signal180: 可能是文字或图片,但大部分情况是不超过100笔 07/18 13:47
16F:→ Bambe: 但要上到40b就有点喘了,要重开机释放记忆体才能跑 07/18 13:47
17F:推 pc1234: SSD可以自行升级了 07/18 14:16
18F:推 KINGWAP: 玩llm 64gb dram 是基本款 07/19 04:49
19F:→ KINGWAP: 要省预算的话 可以二手 07/19 04:49
20F:推 keeper036: 丐版 Studio 07/19 14:20
21F:→ timTan: 你的预算太低了。 Ram 觉定能跑的模型,GPU 决定速度 07/26 13:46
22F:→ timTan: 如果只是要能动,就想办法把 RAM 拉高。 07/26 13:46
23F:→ timTan: https://eusholli.github.io/llm-ram-calculator/ 07/26 13:48
24F:→ timTan: 上面有 ram 的计算机 07/26 13:48







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