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【西川和久の不定期コラム】ローカルで画像生成AIや大規模言語モデルを動かしたい！Google ColabからRTX 3070 Ti+GPU Boxへ乗り換え!?

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honeshabri 俺もやっぱりローカルで動かしたいなと思って53万のPCを手配したばかりなので気持ちはよく分かる

2023/03/27 リンク

Cryolite RTX 3090を2台eGPU+NUCで運用してる．記事の通りゲームと異なりAI系は帯域の要求が低いのでTB3で十分．環境はホストにGPUドライバだけ入れて，CUDAもPyTorchもNVIDIA NGCコンテナ内に隔離．24時間稼働の電気代は冷房含めて月3万．

2023/03/27 リンク

TakamoriTarou 西川さんの記事すき。特にラストで筆者が親指を立てながら沼にに沈んでいくシーンは涙なしには見られなかった（何　メモリは、クラウドだとコストに直結するのでより効率のよいモデルは徐々に出て来ないかなと期待

2023/03/27 リンク

yarumato “M1 Pro@16GBと比べるとColab有料(1,179円/月)は10倍速。だがGPU使用制限やファイルやりとりにストレスも。大きな筐体のPCではなく、小型PC＋USB4接続のGPU Box＋RTX 3070 Ti,8GB（←Mac未対応なのでWindows11@32GB)でColab有料とほぼ互角”

2023/03/27 リンク

REV DAN CASEで新調しようぜ　https://www.reddit.com/r/sffpc/comments/jnzx95/rtx_3070_in_dan_case_a4_flipped_psu/

2023/03/27 リンク

h5dhn9k ……。これ、AI自身がもっと強力なGPUを求めてきたりしないのかな？……　(攻殻脳)

2023/03/27 リンク

misshiki “GeForce RTX 3070 Ti(PCIe4.0×16接続) ... Colab Pro/プレミアム(A100)とほぼ互角”

2023/03/27 リンク

swingwings 12GBでも足りない。RTX3060からRTX4090なら3倍以上速い。と、AI関連にハマったものが行き着く先は良いPCケース＋850W以上の電源＋RTX4090と相場が決まっている。RTX4090でも足りないという民はRTX6000Adaに走ろうとしています…

2023/03/27 リンク

Imamura 公式の簡易インストーラーならLoRAの制限もなくていいですよ。解凍したらupdate.bat→run.batでインストール、以後はrun.batで起動、update.batでアップデート https://ima.hatenablog.jp/entry/2023/03/16/230000

2023/03/27 リンク

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will_in_hiki2023/03/28
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