동영상 ai 돌리는데 맥북프로 M4 어떻게 생각하시는지요?
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작성일
2025.01.14 18:37
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회사에서 사용하려고 합니다.
맥북프로 M4를 생각 중인데 아래 사양(최저)으로 문제 없을지 궁금합니다.
사용하시는 분 계시면 고견 듣고 싶고... 아니다! 역시 엔비디아다!! 등등 다양한 의견 대환영합니다.
앞으로 ai 발전까지 생각해서 기본스펙에 옵션추가까지 생각중인데, 어떻게 보시는지요?
(최저사양). (추가사양_가능할지도??ㅠ)
14코어CPU
20코어GPU → 20코어GPU
48GB 메모리
512GB SSD → 1TB
※노트북만 OK(데스크톱X)/ 동영상 ai &편집/ 현재 스테이블디퓨전 사용예정 없음
댓글 6
/ 1 페이지
살맛난다님의 댓글의 댓글
@AKANAD님에게 답글
ㅠ 로컬은 역시 그렇군요. 감사합니다.다. 앞으로 나올 Veo2 혹은 미니맥스&클링 생각중인데 사용해보셨는지 궁금합니다.
AKANAD님의 댓글의 댓글
@살맛난다님에게 답글
멀티미디어는 어렵다고 보시는게 맞을 것 같습니다. 음성 합성 정도나 해볼 수 있는 정도이지 사진, 영상은 안될 것 같네요.
모빌맨님의 댓글
개인적으로 꽤 오래 전에 M1을 탑재한 아이맥(16GB 메모리)에서 스테이블디퓨전을 해본 적이 있었는데,
쓸만했던 기억이 있습니다.
아래는 Perplexity로 검색한 내용인데요.
참고해 보세요.
Apple Silicon Mac에서 텍스트를 비디오로 변환하는 생성 모델을 로컬로 구동하는 방법은 다음과 같습니다:
1. Mochi-1 모델 설치 및 실행:
Mochi-1은 오픈 소스 텍스트-비디오 생성 AI 모델로, Apple Silicon Mac에서 로컬로 실행할 수 있습니다[2]. 설치 과정은 다음과 같습니다:
- 모델 깃허브 저장소를 다운로드합니다.
- 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다:
```bash
cd models
pip install uv
uv venv .venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e .
```
- Hugging Face에서 Mochi-1 모델 가중치를 다운로드합니다.
- 모델을 실행하는 방법은 두 가지입니다:
a) Gradio UI 사용:
```bash
python3 -m mochi_preview.gradio_ui --model_dir [모델 폴더 경로]
```
b) CLI에서 직접 실행:
```bash
python3 -m mochi_preview.infer --prompt "원하는 프롬프트" --seed 1710977262 --cfg-scale 4.5 --model_dir [모델 폴더 경로]
```
2. Apple의 머신러닝 도구 활용:
Apple은 머신러닝 모델을 Apple Silicon에 최적화하여 실행할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다[1][3]:
- Core ML 도구를 사용하여 PyTorch나 TensorFlow 모델을 Core ML 형식으로 변환합니다.
- Apple의 프레임워크를 사용하여 모델을 실행하면 Apple Silicon의 성능을 최대한 활용할 수 있습니다.
- Metal을 통해 Apple GPU에서 효율적인 학습과 추론이 가능합니다.
3. 추가 고려사항:
- Apple Silicon의 통합 메모리 아키텍처를 활용하여 고성능 모델을 설계하고 학습시킬 수 있습니다[5].
- PyTorch, TensorFlow, JAX, MLX 등 다양한 머신러닝 프레임워크를 사용할 수 있습니다[5].
- Core ML 도구의 모델 최적화 툴킷을 사용하여 Apple 하드웨어에 맞게 모델을 최적화할 수 있습니다[8].
이러한 방법들을 통해 Apple Silicon Mac에서 텍스트-비디오 생성 모델을 효율적으로 로컬 실행할 수 있습니다.
Citations:
[1] https://developer.apple.com/kr/videos/play/wwdc2024/10159/
[2] https://marcus-story.tistory.com/82
[3] https://developer.apple.com/kr/videos/play/wwdc2024/10160/
[4] https://www.facebook.com/groups/agikr/permalink/1020707288270329/
[5] https://developer.apple.com/kr/videos/play/wwdc2024/112/?time=424
[6] https://blog.naver.com/economic_moat/223476985398
[7] https://www.youtube.com/watch?v=Ntfptw2jtmY
[8] https://developer.apple.com/kr/videos/play/wwdc2024/10223/?time=461
쓸만했던 기억이 있습니다.
아래는 Perplexity로 검색한 내용인데요.
참고해 보세요.
Apple Silicon Mac에서 텍스트를 비디오로 변환하는 생성 모델을 로컬로 구동하는 방법은 다음과 같습니다:
1. Mochi-1 모델 설치 및 실행:
Mochi-1은 오픈 소스 텍스트-비디오 생성 AI 모델로, Apple Silicon Mac에서 로컬로 실행할 수 있습니다[2]. 설치 과정은 다음과 같습니다:
- 모델 깃허브 저장소를 다운로드합니다.
- 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다:
```bash
cd models
pip install uv
uv venv .venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e .
```
- Hugging Face에서 Mochi-1 모델 가중치를 다운로드합니다.
- 모델을 실행하는 방법은 두 가지입니다:
a) Gradio UI 사용:
```bash
python3 -m mochi_preview.gradio_ui --model_dir [모델 폴더 경로]
```
b) CLI에서 직접 실행:
```bash
python3 -m mochi_preview.infer --prompt "원하는 프롬프트" --seed 1710977262 --cfg-scale 4.5 --model_dir [모델 폴더 경로]
```
2. Apple의 머신러닝 도구 활용:
Apple은 머신러닝 모델을 Apple Silicon에 최적화하여 실행할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다[1][3]:
- Core ML 도구를 사용하여 PyTorch나 TensorFlow 모델을 Core ML 형식으로 변환합니다.
- Apple의 프레임워크를 사용하여 모델을 실행하면 Apple Silicon의 성능을 최대한 활용할 수 있습니다.
- Metal을 통해 Apple GPU에서 효율적인 학습과 추론이 가능합니다.
3. 추가 고려사항:
- Apple Silicon의 통합 메모리 아키텍처를 활용하여 고성능 모델을 설계하고 학습시킬 수 있습니다[5].
- PyTorch, TensorFlow, JAX, MLX 등 다양한 머신러닝 프레임워크를 사용할 수 있습니다[5].
- Core ML 도구의 모델 최적화 툴킷을 사용하여 Apple 하드웨어에 맞게 모델을 최적화할 수 있습니다[8].
이러한 방법들을 통해 Apple Silicon Mac에서 텍스트-비디오 생성 모델을 효율적으로 로컬 실행할 수 있습니다.
Citations:
[1] https://developer.apple.com/kr/videos/play/wwdc2024/10159/
[2] https://marcus-story.tistory.com/82
[3] https://developer.apple.com/kr/videos/play/wwdc2024/10160/
[4] https://www.facebook.com/groups/agikr/permalink/1020707288270329/
[5] https://developer.apple.com/kr/videos/play/wwdc2024/112/?time=424
[6] https://blog.naver.com/economic_moat/223476985398
[7] https://www.youtube.com/watch?v=Ntfptw2jtmY
[8] https://developer.apple.com/kr/videos/play/wwdc2024/10223/?time=461
AKANAD님의 댓글