🧱 第三档：真的要「训hen大的模型」

从零开始训几十亿参数的大模型， 不再是「我这台电脑行不行」的问题，而是：

多台服务器 + 多张高端 GPU

专门机房、电力、散热、运维团队

一般是公司 / 实验室 / 大厂在Zuo的事情

学大模型，一定要上高配电脑吗？别被吓到了

一边将详细讲解Hugging Face微调库PETF与deepspeed训练实现方法,并在此基础上借助LangChain框架完成定制化AI大模型训练项目!感兴趣的小伙伴添加客服VX:littlecat_1207,回复 大模型 咨询课程详情哦～.一个跑AI的电脑,啥样的配置值得跑AI.赋范课堂发消息大模型技术迈向落地,一起拥抱Agentic新时代.

为了处理大规模的数据和复杂的模型结构,需要选择具有高性Neng的多核心CPU和高性NengGPU的计算机。一边， 需要足够的存储资源来存储大规模的数据集和模型参数，建议选择大容量、高速的存储设备。

③ 我就是一台 Mac，Ke以吗？

Ke以 但要kan你Zuo什么：

只写代码、调 API、用云端：✅ wan全没问题

想在本地训大模型：

Apple 芯片有自己的一套加速方案，Ke以跑一些量化后的模型、轻量任务

但生态、显存上还是不如 NVIDIA，对「折腾成本」要有心理预期

PUA。 ① 走「本地显卡」路线： 想在自己电脑上本地跑 7B 左右的模型、Zuo点轻量微调：

显卡：8–12G 显存

内存：建议 32G

硬盘：Zui好 1T SSD

差点意思。 刚开始学习建简单的模型,ran后考了证。.再后来开始实操落地项目,这个时候公司Yi经配了台高配置电脑。.后来建模在公司开始小有名气，开始Zuo投标模型。

你Ke以。.点击 下载AI Agent ,进入模型选择页面。

在「传统编程」里 一台普通办公本基本就够了但hen多人一说「转大模型」，就以为一定要先上高端显卡、工作站，其实Ke以分三档来kan：

② 不买显卡，走「云端路线」：

用 Colab / Kaggle / 各云厂商 GPU，按小时付费

适合只是有时候训练、先摸清流程的人

你本地电脑只负责写代码 + 连云端，压力hen小

分享我的大模型学习日常,感受学习的快乐,一起学习一起加油～。20分钟学 PTSD了... 会微调大模型QwQ-32B,环境配置+模型微调+模型部署+效果展...

ChatGPT用得好好的,为什么要在本地电脑上折腾这些开源大模型huo者.Zui近为了geng好地跑大模型,我又花了不到500块钱买了两根同样的内存条,把容量 到了32G。

甲k鱼超级省钱的本地运行国产大模型的电脑配置展示,Ollama run glm4.尝试用4060在本地部署DeepSeek R1模型，我始终觉得...。

摆烂。 对本地大模型的电脑配置一直hen困惑,这篇超详细解读让我茅塞顿开!特bie是128GB MacBook ProNeng跑多大的模型,太有用了。本期视频详细解析了运行本地大模型所需的电脑配置。

订阅专栏超级会员免费kan本文提供了一套guan与如何为神经网络大模型训练配置电脑的建议,包括选择Zui新一代CPU,NVIDIA高端GPU,足够的RAM,SSD存储,以及考虑散热、电源和显示设备。电脑配置,以满足深度学习模型训练的需求:，太刺激了。

⚙️ 第二档：本地跑 / 简单微调模型

这档是大家Zui容易纠结硬件的地方，其实Ke以有几种路线：

半块RTX4090 玩转70B大语言模型.stable diffusion AI绘图电脑配置要求与电脑主机配置推荐.Mac跑大模型,首选LM Studio.

✅ 第一档：只是学习大模型

Zuo的事主要是：

学 Python、kan课程、抄代码、改例子

调用 OpenAI、DeepSeek 之类的大模型 API

有时候用 Colab / 云端 Notebooks 跑一跑 demo

电脑要求 ≈ 稍微好一点的普通电脑：

内存：16G geng舒服

硬盘：512G SSD 差不多

显卡：不是必须，没有独显也wan全没问题

Mac / Windows dou行，关键是网络要稳