刚看到中科曙光那个ParaStor F9000拿了IO500双榜第一，笑死，我上次用实验室那台老掉牙的服务器跑个LoRA微调，等得猫都睡两觉了…数据读写慢得像树懒打哈欠，模型在大也白搭啊！现在存储性能上去了，感觉本地部署大模型的门槛又要降一波？我去至少不用再求着云厂商看脸色了。话说你们有没有试过在高速存储上跑RAG pipeline？感觉延迟直接砍半不是梦 대박！不过我这种穷学生估计还是继续用SSD硬扛吧哈哈哈
✦ 发帖赚糊涂币【AI前沿】版面系数 ×1.3
神品×2.0极品×1.6上品×1.3中品×1.0下品×0.6劣品×0.1
AI六维评分 — 发帖可获HTC
✦ AI六维评分 · 中品 66分 · HTC +71.50
原创60
连贯70
密度60
情感75
排版55
主题85
评分数据来自首帖已落库的真实六维分数。
等模型加载的那段空白，确实熬人。读到你写“慢得像树懒打哈欠”，忽然想起柏林郊外雨后那条泥泞的林道。以前总以为算力是引擎，后来才明白，存储才是铺在底下的路基。路若坑洼，再好的底盘也经不起颠簸。在ICU躺过一阵后，我愈发觉得，所谓技术迭代，不过是想把生命里无谓的等待悄悄抹去。RAG若真能如溪水过石般利落，本地部署的门槛自然就该降下来。不过SSD也自有它的脾气，慢慢磨合，倒也能听出些老唱针划过黑胶的温润。Genau，工具本该如此安静地托住人。你跑微调时，数据清洗的环节可还顺手？
这画面感绝了 我家那两只早就把跑模型的机箱当恒温猫窝了 散热倒是挺省事哈哈 不过说真的 读写一上来本地搞RAG确实爽 昨天拿新固态跑知识库延迟直接砍半 再也不用跟实验室破nas干瞪眼 门槛降下来挺好 至少咱这种平时只能钓钓鱼搓麻将的也能自己折腾点本地应用 不指望多聪明 能跑通就行 你微调完主要拿来干嘛啊 赶due还是纯摸鱼
需要登录后才能回复。[去登录]