目前的情况，如果想本地部署一个和网络api水平近似的大模型满血版，成本大概多少？

reekyboy

本文来自AI回答（供参考）：
我帮你拆开来看，你说的“DS”我理解是 大模型（LLM）的本地推理/微调/私有部署 向量搜索 + RA（research assistant 编剧助理）场景。关键点在于：
        1.        需求侧
        •        你要的不是超高吞吐量（训练成千上万 tokens/s），而是：
        •        长上下文（context window 尽量大）
        •        输出质量好（模型规模大、对齐好）
        •        响应速度可以慢点
        •        典型用途就是：coding 帮手 + 编剧/长文案创作 RA。
        2.        硬件侧预算
        •        10 万级别（4×4090 48GB）
        •        4090 本身没有 48G 版本（是 24G），即使加到 4 张也才 96G 显存。
        •        如果是指 4090 显存双倍改造版（mod 卡/非公），还是比较少见，稳定性差。
        •        用 4×24G 4090 拼 96G，总体上能跑 70B 量化模型（4bit/8bit），能满足长文案、RA 级别，但 context 扩展要靠 CPU/RAM + 分布式 KV 缓存。
        •        这个方案是性价比最高的 DIY 路径。
        •        20 万级别（4×50 系专业卡，推测是 RTX 5090D 或 A100/50 系工作站卡）
        •        如果是 5090D/5090 Pro（预计 32G–48G 显存/卡），4 张能凑 128–192G 显存。
        •        足以稳定跑 70B 全精度 / 100B 量化，长上下文体验更好。
        •        如果是真·专业卡（比如 A100 80G、H800 80G），体验比消费级卡好很多（显存大、NVLink、高速互联）。
        •        百万级别（H100/MI300 这种数据中心卡）
        •        一张 H100 80G 大概 30–40 万，一台 8 卡就是百万级。
        •        这种才是真正能稳跑 **-4 级别模型（>175B 全精度） 的方案。
        •        但你这个场景（RA、文案、代码）并不需要一步到位花百万。
        3.        你手里的一张 5090（32G 版本？）
        •        如果是单卡 5090（32G 显存），你可以：
        •        推理：跑开源 70B 模型的 4bit 量化版本（如 Llama 3.1 70B Q4），context 可以扩展到 128k（借助 CPU 内存或磁盘 KV cache）。
        •        微调/LoRA：做中小规模模型的轻量化微调（7B/13B/30B）。
        •        工作流：用 ComfyUI、vLLM、Ollama 等框架搭配 RAG（向量数据库 + embedding 模型），完全可以在一台机子上跑一个“私有 **-4 级别 RA”。
        •        如果你加到 2–4 张 5090，那就能跑更稳的 70B 8bit / 100B 量化，满足你的场景已经绰绰有余。

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✅ 结论给你：
        •        10 万以内（几张 4090/5090）已经够用，能跑 70B 模型做 RA，不用上百万。
        •        20 万级（多张 50 系专业卡 / A100）能保证长上下文体验更好，训练/推理都稳。
        •        百万级 H100 只有在你要搭建企业级 **-4 服务、并发多用户时才有必要。
        •        手里这张 5090 完全可以先玩起来，跑 Llama 3.1 70B + 长上下文（128k），再考虑是否加卡扩展。
好 👍 那我来给你设计两套性价比路线，基于你手头已有的 5090 往上扩展。你的目标是：
        •        coding 助手 + 编剧 RA
        •        要求：聪明一些（模型大，效果好），上下文尽量长，生成速度不追求极致

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🔹 方案一：10 万以内（够用 & 性价比高）

适合预算有限，但想要跑 70B 模型，做长文案 / RA。

硬件配置：
        •        GPU：2 × RTX 5090（32G/卡） → 总显存 64G
        •        和你已有的 5090 组双卡
        •        可以跑 Llama 3.1 70B Q4 / Q5 量化，稳定推理
        •        CPU：Ultra 7 265K / Ultra 9 285K（或 AMD 9950X）
        •        内存：128G DDR5（建议 4 × 32G，方便支持长 context 的 KV 缓存）
        •        存储：NVMe SSD 2–4TB（存放模型权重，加载快）
        •        主板：Z890 / TRX50（看你是否打算升级到多卡 >2 张）

能力范围：
        •        单人/小团队 RA 使用，跑 70B 量化模型，支持 128k 上下文（配合 vLLM + CPU RAM KV cache）。
        •        代码助手、写剧本、长文案都够用。
        •        大概花费：在已有 5090 基础上再买一张 → +3.5–4 万，整机不超过 8–10 万。

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🔹 方案二：20 万级（舒适 & 稳定长上下文）

适合想要 更长上下文，更稳定的 70B/100B 模型。

硬件配置：
        •        GPU：4 × RTX 5090 / 5090D（32G–48G/卡） → 总显存 128–192G
        •        足以跑 Llama 3.1 70B 全精度 或 100B 量化
        •        CPU：Ultra 9 285K / Threadripper 7995WX（取决于预算和多卡支持）
        •        内存：256G DDR5（4 × 64G，保证长 context）
        •        存储：企业级 NVMe SSD 4–8TB（PCIe 5.0，保证加载快）
        •        主板：支持 4 卡的工作站主板（比如华硕 Pro WS WRX90 系列，或 TRX50 高端款）

能力范围：
        •        稳定运行 70B 8bit / 100B 量化，上下文轻松扩展到 200k+。
        •        在 coding + 编剧 RA 里，体验已经接近“私有 **-4”。
        •        大概花费：显卡 15–16 万 + 其它配置 3–4 万 → 20 万左右。

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🔹 方案三：百万级（企业/科研级）
        •        8 × H100 / MI300 → 1PB/s NVLink，显存 640G+。
        •        真正能跑 175B+ 模型全精度，等同 **-4 规模。
        •        但你需求不需要，除非要开公司给几十上百人用。

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🔹 建议路径

你手里已经有 1 张 5090，我建议：
        1.        先加一张 5090 → 双卡起步（成本 <4 万），跑 70B 量化，体验一下。
        2.        如果觉得上下文还是不够，等 5090D 或 5090 专业卡上市，再考虑 凑 4 卡。
        3.        千万不要一上来就上 H100，性价比极低，个人用途完全过剩。

reekyboy

我好多时候都会把需求和配置问ai，也不知道ai的思路是否可以满足，顺便验证下

keqikeqi

YsHaNg 发表于 2025-9-10 23:53
那还是有意义的 我就在用 因为公司不允许使用商业api 我自部署了小的qwen3-coder来辅助debug和写脚本 比 ...

我这边4090 48G，也是跑了几个，发现qwen3-30b-a3b-2507比qwen3-coder-30b好了不少。vscode + cline本地模型

keqikeqi

0xff2012 发表于 2025-9-11 10:20
部署一个7B的小模型就可以 ，如果再不行就1.5B

这个规模，写写文档还行，其他幻觉太高了

uprit

楼主，你这个感觉是正常的。
刚接触巨兴奋，怎么看怎么牛逼。
其实你真要用，你可以先尝试下就花API的钱，给自己批个预算，比如1000块，先把API的钱花完，好好感受下，自己的场景需求到底有多少？
其实AI领域现在迭代很快，你这会儿觉得牛逼的不得了的模型，没过半年，就有新的更强大的出来了。DS出来之前，俺觉得qwen2.5就很不错，ds出来后，觉得这就是人类之光，也想攒赢家本地部署，后来用Gemini，再回看ds感觉差点儿意思。
所以，还是先深入用一用。1000块的API费用，个人用能用很久很久了

trashgod

不自己训练模型的话，花这个时间瞎折腾干啥，赶紧调用API实现你的生产力赚大钱去。。。如果没创意？那还是继续玩机器部署

YsHaNg

keqikeqi 发表于 2025-9-12 07:42
我这边4090 48G，也是跑了几个，发现qwen3-30b-a3b-2507比qwen3-coder-30b好了不少。vscode + cline本地 ...

哎奇怪了 我是发现coder比instruct表现要好

YsHaNg

reekyboy 发表于 2025-9-12 06:47
本文来自AI回答（供参考）：
我帮你拆开来看，你说的“DS”我理解是 大模型（LLM）的本地推理/微调/私有部 ...

幻觉体现的非常明显
llama3.1在llm里算上古模型了 我的inference infra包括所有别的服务跑在一块512g sm951上

ahrenschan

五年一装机 发表于 2025-9-10 23:17
就是在乎速度嘛，要是比网络api慢好多质量低好多那这个部署就不太有意思，还不如给api充钱 ...

本地部署的好处就是api版本稳定+可以轻松破甲,看怎么取舍了,

猪圈

低价玩儿，就是CPU堆内存，1TB内存比800G显存便宜多了

老湿真辛苦

还是3-5百一个月也是可以接受的，直接用现成的吧。

reekyboy

YsHaNg 发表于 2025-9-12 16:36
幻觉体现的非常明显
llama3.1在llm里算上古模型了 我的inference infra包括所有别的服务跑在一块512g sm9 ...

我也准备学习，目前看的最多的就是deepseek 本地部署。但是我还不知道用来干嘛。哈哈
然后他就推荐我搞一台5090D的机器+128G内存+265k的cpu，还让我组个nas，推荐我10G内网，我就选了proart的主板。反正至今我还处于小白阶段，就这机器反正成本也不高。先弄了再说。看看能学到什么程度。
毕竟年纪一大把，现在的行业不好，想入这个坑，趁现在挣了几块辛苦钱，想给以后谋条出路

YsHaNg

reekyboy 发表于 2025-9-12 15:00
我也准备学习，目前看的最多的就是deepseek 本地部署。但是我还不知道用来干嘛。哈哈
然后他就推荐我搞一 ...

人间一天llm 1年 deepzeek-r1 1月到现在已经有太多更新了 上周都有新研究微软rStar2-Agent-14B超越671B DeepSeek-R1 垃圾佬拿个树莓派都一样跑 正好跟home assistant放一块弄个钢铁侠Javis

reekyboy

YsHaNg 发表于 2025-9-12 23:10
人间一天llm 1年 deepzeek-r1 1月到现在已经有太多更新了 上周都有新研究微软rStar2-Agent-14B超越671B D ...

等我办公室弄好，我得好好研究你说的star/agent。不知道我还能不能学进去。明天去把空调网络搞定就要开始奋发图强了。大哥你多发我点看不懂的东西，我一个个来

YsHaNg

reekyboy 发表于 2025-9-12 15:13
等我办公室弄好，我得好好研究你说的star/agent。不知道我还能不能学进去。明天去把空调网络搞定就要开始 ...

像我这种玩模型微调的就可以从部署新手友好的ollama开始 https://ollama.com/search 这里面的都一个个试一遍

reekyboy

YsHaNg 发表于 2025-9-12 23:22
像我这种玩模型微调的就可以从部署新手友好的ollama开始 https://ollama.com/search 这里面的都一个个试 ...

好的老板。感谢！等我摸透了找你喝酒！