ローカルで大型言語モデル（LLM）を運用するには、VRAMの容量が重要です。
VRAMは通常、統合メモリの最大75%がGPUに割り当てられており、LLMのサイズに直結します。
しかし、手動で割り当てを変更することもできます。その場合、36GBや48GBの内、75%が利用可能であることを意識する必要があります。
また、GPUの帯域幅とコア数がLLMの処理速度に直接影響を及ぼします。
帯域幅が広いほど、結果は迅速に返されます。これは複数のGPUにも当てはまるため、帯域幅はGPUの数と密接に関連しています。
統合メモリのサイズは、動かせるLLMのサイズを決める最も大きな要因です。
大きなモデルほど結果が優れる傾向があります。ですので、どのサイズを使いたいかを検討し、
適切なモデルとサイズをOpenRouter.aiやHuggingFace、LMstudio.aiでチェックすると良いでしょう。
結局のところ、予算内で可能な限り多くの統合メモリを確保することが重要です。
特にローカルLLMを利用する多くのユーザーは、MacBookの128GB統合メモリモデルを好みます。
さらに有益な情報を探すなら、subreddit localllmも参照してください。
出典 : Upgraded M4 Pro or binned M4 Max? https://forums.macrumors.com/threads/upgraded-m4-pro-or-binned-m4-max.2441472/