💪 Как собрать ПК для локальных нейросеток, делаем три сборки под разный бюджет
Бюджетная сборка
🟣 RTX 3090 на 24GB одно из лучших соотношений VRAM/цена на вторичке, 24 ГБ тянут LLM до 32-34B (B = миллиардов параметров📝), Flux и SDXL — комфортно, видео — базово. Минусы: б/у ириски, майнинговое прошлое, печка на 350 Вт. Альтернатива для экономии — Tesla P40 24GB, но только для текста, без видеовыхода и скорее всего придётся собираться самому по элементам
Средняя сборка
🟣 Новая (или Б/У) RTX 5060 Ti на 16GB, экономичная — 180 Вт, закрывает LLM до 22-32B, SDXL/Flux — пойдёт, видео — ограниченно. Балансно для тех, кто не хочет собираться на вторичке и хочет уже развернуть свою LLM'ку
Топовая сборка
🟣 RTX 5090 на 32GB или вообще RTX PRO 6000 на 96GB, 5090 это топ без переплаты за память, которая не нужна: LLM до 70B, Flux в максимальном качестве, видео отлично, а вот RTX PRO 6000 уже для тех, кому реально нужны 96 ГБ, разворачиваем огромные модели, MoE, fine-tuning. Но и цена уже кошмар, полноценный уровень профессиональной станции, а не домашнего ПК
Текстовые LLM: 8B — 6-8 ГБ, 32B — 18-22 ГБ, 70B — от 40-48 ГБ
Картинки (SDXL/Flux): будет комфортно 12-16 ГБ
Видео (Wan, HunyuanVideo): минимум 12-16 ГБ, идеально от 24 ГБ
❗️ Ещё что нам нужно: RAM на 32-64 ГБ минимум, для offload слоёв модели, NVMe SSD от 1 ТБ — модели весят десятки гигабайт, БП с запасом, CPU и материнка ваще не приоритет
Софтик
🟣 Текст LLM: LM Studio, Ollama (чтоб попроще) > text-generation-webui, koboldcpp, vLLM (чтоб погибче)
🟣 Картинки и видео: ComfyUI (гибкость + все новые модели) или Automatic1111/Forge
➡️ Главное правило — решает не мощность ядра, а объём VRAM. Модель либо влезает в видеопамять целиком, либо тормозится в разы. Нет денег и не пугает вторичка, тогда берём RTX 3090 на 24GB или старенькую Tesla, если хочется новую карту с гарантией, тогда берём RTX 5060 Ti на 16GB, а если на бюджет пофиг, тогда выбираем между RTX 5090 или PRO 6000🍌
#гайд
💬
