学大模型，一定要上高配电脑吗？别被吓到了
✅ 第一档：只是学习大模型（90%的人都在这一步）
做的事主要是：
学 Python、看课程、抄代码、改例子
调用 OpenAI、DeepSeek 之类的大模型 API
偶尔用 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 更舒服（8G 也不是不能学，就是多开软件会卡）
硬盘：512G SSD 差不多
显卡：不是必须，没有独显也完全没问题
Mac / Windows 都行，关键是网络要稳
⚙️ 第二档：本地跑 / 简单微调模型（很多人问的这档）
这档是大家最容易纠结硬件的地方，其实可以有几种路线：
① 走「本地显卡」路线： 想在自己电脑上本地跑 7B 左右的模型、做点轻量微调：
显卡：8–12G 显存（3060 / 4060 这一档）
内存：建议 32G
硬盘：最好 1T SSD（模型 + 数据很占空间）
② 不买显卡，走「云端路线」：
用 Colab / Kaggle / 各云厂商 GPU，按小时付费
适合只是偶尔训练、先摸清流程的人
你本地电脑只负责写代码 + 连云端，压力很小
③ 我就是一台 Mac，可以吗？
可以，但要看你做什么：
只写代码、调 API、用云端：✅ 完全没问题
想在本地训大模型：
Apple 芯片（M1/M2/M3）有自己的一套加速方案，可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
🧱 第三档：真的要「训很大的模型」
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（A100/H100 那一挂）
专门机房、电力、散热、运维团队
一般是公司 / 实验室 / 大厂在做的事情
个人更多是：
用别人开源好的模型再微调
或直接用商用 API，做产品 / 做应用层
评论