Локальное развертывание LLM: преимущества, вызовы и见解 о производительности

В последнее время мир локального развертывания больших языковых моделей переполнен туториалами. Сегодня я рад поделиться своим практическим опытом запуска гигантских ИИ-моделей на конфигурации с RTX 5090 — хорошим, плохим и неожиданными реальностями.

**Моя мощная конфигурация:** - GPU: Монструозный RTX 5090 (32 ГБ VRAM) - CPU: Флагманский i9-14900K - ОЗУ: 64 ГБ сверхбыстрой памяти - Тестированные модели: 32B Q4 квантовые версии qwq и deepseek r1 distillated

**Откровения:** 1. **Insights производительности:** - Модель 32B Q4 работает просто великолепно, выдавая десятки токенов в секунду как хорошо отлаженная машина. - Но если попробовать 70B или 32B Q8, вы столкнетесь с жестокой стеной VRAM. - Общий доступ к памяти становится убийцей производительности — мы говорим о скорости улитки здесь.

2. **Тестирование интеллекта (задачи по математике и физике):** - Модель r1 32B показывает обещание на базовых запросах, как способный студент на внезапных тестах. - Сложное логическое мышление? Вот где она начинает потеть. - Что касается qwq 32B, скажем так, это классный клоун — часто смешно неточно.

**Жесткая правда:** 1. Да, ваш игровой GPU может работать в роли рабочей станции для ИИ... но только для более мелких моделей. 2. А коммерческие решения? Это совершенно другая лига. 3. На данный момент ваш кошелек будет плакать больше, чем ваш GPU.

**Прямой совет:** - Отлично подходит для выходных экспериментаторов и энтузиастов ИИ - Умерьте свои ожидания производительности — это не ChatGPT-4 - Отложите покупку нового оборудования (ваш банковский счет будет вам благодарен)

Если вы хотите больше информации, я с удовольствием предоставлю скриншоты — просто скажите! Надеюсь, это даст другим исследователям LLM реальную картину перед тем, как они начнут. Оставьте свои мысли ниже — давайте будем гиками вместе!

— PC