Mac Studio Part17

>>720
LLM専用になるのでLinuxのStrataがいいよ
大きいファイル、大量のファイルの処理は常識的な値段のMac側でDeepseek Harnessを立ち上げたら十分
Mac単独でLM Studioとかを使ってもRAG化が糞すぎてファイルの扱いに難がある

>>723
>>724
Deepseek Harnessがアクセスの許可を求めるので時々ボタンを押さないといけないが基本的には放置で大丈夫
Strata+Deepseek HarnessはCodexレベルのことは十分できる

迷ったら一番高いのを買え

もうプログラム類はどこかのクラウドAIにでも課金して
映像系はNvidia全ツッパで良いよ。
多分、一度でもローカルLLMに取り組めば求めている内容がどれだけ花畑か知れると思うよ。

ローカルでやりたい内容がデータセンターなんよ
SNS運用はノーパソで十分なレベルだが…

>>725
そうなんですねw
全てやりたいのでなかなか絞りづらいですね
仮に512GB Mac Studioではなく
②Mac Studio Ultra M5 256GB 4TB SSD +
RTX 5090(32GB) メモリ128GB 2TB SSD
の二台体制
を選ぶと何を諦める必要が出てきますか？

特に重要なのは、次の3つの区別です。
1, 中国政府がDeepSeekに法的な協力を要求できるか
2, DeepSeekが実際に中国政府へユーザーデータを提供しているという証拠があるか
3, DeepSeek Harnessを使うことで、中国政府がユーザーのPCや社内ネットワークにアクセスできるか

>>728 >>729
Strata+Deepseek Harnessでだいたい思ってることが出来るよ
Macは持ってるんだろうしRTXの16GB以上のPCを買えばいい
とりあえずやってみたら時代の最先端を行ってる感が気持ちいいよ

>>726
ありがとうございます
本来Mac Studioの512GBを買う層の方々ってどんな方達で何目的なんでしょうか？

>>726
ローカルLLMでもCodexやClaude codeレベルの精度のことが出来るのですか？？

>>728
ありがとうございます
要はローカルLLMに現在のOpus5.5のようなものと比較すると幻滅するだろう出来ることも
かなり限定的だろうということですね
512GB買う人たちはどんなことをするのでしょうね

>>731
そうなってくると512GBでしか出来ない今後も想定した出来ることって何があるのでしょうか
そこを是非知りたいです！

>>732 >>735
NvidiaのRTXで動かないような非常に大きいモデルを動かしたい用途が考えられるけど現状は割に合わない気がする
将来のことは分からない

>>733
漢字が時々怪しいけどそれ以外はGPT Lunaより賢い感じ

メモリとその帯域が多い事で得られる利点は処理時間と綻びを減らせる点なの。

ハルシネーションってよく言われているけど、
これはただ単に誤認ってだけではなく、投下したライブラリの区別を正確にできて処理に当てはめられるってこと

だから文学数学にはstudio、映像や画像にはnvidia

特に射と環をしたいならStudioおすすめ。
と言うか今私がやってる

>>736
ありがとうございます
わかりやすいです！

>>737
自律コーディングと画像認識だとどちらに軍牌が上がりますか？

>>738
射と環ってなんですか？

おとをは同じOの発音だから書く文字はおをどっちでも良いよね。
↑こんな事はしないけど、こんな事に近い事をするのが量子化LLM。

これをさせたくないならメモリ増し。
逐一介入するし、気に入らない所は人力修正ならGPU増し。

だから使いたい汎用LLMが何であるか、目的が何なのか、
何ができるできないではなく、何がしたいか。が大事なんだけど理解できる…？

>>740
君中学生？

在人工智能（AI）的讨论中，「射」和「環」（环）可能涉及数学、逻辑学、计算机科学，以及 AI 系统的运作方式。

何でもかんでも聞かずに少しは自分で調べろよw
Claude codeも使ってるんだろうに