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如題 我的應用場景有 1. 用R跑很多機器學習模型 2. 瀏覽器很多分頁 3. 偶爾用一下文生圖 4. 想玩一下 LLM (32GB ram 至少可以跑到多少參數的模型呢?) 5. 用 whisper 語音轉文字 註:手邊留一台 Surface Pro 7 做 Windows能做的事跟移動需求 應用比例: 1 (25%), 2(35%), 3(5%), 4(15%), 5(20%) 我不會用到的應用場景 1. 玩遊戲 2. 剪片與 3D Rendering 3. 程式開發 請問我適合哪一個規格? 1. RAM 32G / SSD 256G (NT29,700) 2. RAM 32G / SSD 512G (NT36,700) 3. RAM 48G / SSF 512G (NT56,000) *M4 Pro 謝謝各位 --



※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.161.36.123 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/MAC/M.1752774817.A.A99.html
1F:推 kmd: 都考慮 M4 Pro 了,記憶體不打算加滿嗎? 07/18 02:55
2F:推 greg7575: 不缺錢當然上pro核心啊。 07/18 06:50
3F:→ idletime: 第一個 過保後再來擴充SSD 07/18 06:50
4F:推 timTan: 覺得跑llm 要 m4 max . Mac mini 我體感是不夠快。但如果 07/18 08:01
5F:→ timTan: 是體驗的話倒是沒問題。 07/18 08:01
新增whisper用途跟應用場景比例 想確認我這樣的需求要以CPU為重,還是 RAM,還是GPU? 預算大概就是3最高了,再上去有點爆了 謝謝各位 ※ 編輯: signal180 (59.125.101.58 臺灣), 07/18/2025 10:17:18
6F:推 chita0258: RAM>SSD>CPU/GPU, RAM決定能跑的模型大小 07/18 11:28
7F:→ signal180: 那跑請問機器學習模型呢? 順序會是如何? 07/18 11:34
8F:→ signal180: 因為目前還是ML會多於 LLM 一些。LLM 比較像是個人試 07/18 11:38
9F:→ signal180: 驗部署玩玩看;ML就是工作會用到 07/18 11:38
10F:推 chita0258: M4 32RAM夠用, SSD 是避免ML訓練外接I/O出問題 07/18 12:59
11F:→ crimsonmoon9: 要跑訓練的話要看你的dataset多大 07/18 13:23
12F:推 Bambe: 要LLM當然是RAM越大越好,32G ram根據我m2pro跑32b模型還算 07/18 13:46
13F:→ Bambe: 勉強可以跑,速度可接受 07/18 13:46
14F:→ signal180: 目前資料量最大不超過百萬筆;特徵最高幾千筆,因為有 07/18 13:47
15F:→ signal180: 可能是文字或圖片,但大部分情況是不超過100筆 07/18 13:47
16F:→ Bambe: 但要上到40b就有點喘了,要重開機釋放記憶體才能跑 07/18 13:47
17F:推 pc1234: SSD可以自行升級了 07/18 14:16
18F:推 KINGWAP: 玩llm 64gb dram 是基本款 07/19 04:49
19F:→ KINGWAP: 要省預算的話 可以二手 07/19 04:49
20F:推 keeper036: 丐版 Studio 07/19 14:20
21F:→ timTan: 你的預算太低了。 Ram 覺定能跑的模型,GPU 決定速度 07/26 13:46
22F:→ timTan: 如果只是要能動,就想辦法把 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 的計算機 07/26 13:48







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