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Llama-3.1 现在由 WebLLM 支持，并在 WebLLM Chat 上线：https://chat.webllm.ai/

这意味着你只需点击一个网页，无需任何设置，就可以在浏览器中本地运行 Llama-3.1，并由 WebGPU 加速！

首次下载模型到浏览器缓存后，后续模型加载会快得多。我们建议使用 Chrome，并在运行前检查 WebGPU 支持：https://webgpureport.org/

该模型的能力（例如编码、多语言）使其非常适合构建本地代理。

8B 和 70B 也通过 MLC 在所有平台上（例如 CUDA、ROCm、Metal）得到支持，权重/指令：https://huggingface.co/mlc-ai（敬请期待 405B！）

在 WebLLM Chat 上实时给出完美答案的 4bit 量化 Llama-3.1 8B：

https://reddit.com/link/1eb9h9u/video/0p02b2rhkied1/player

讨论总结

Reddit用户对Llama-3.1在浏览器中本地运行的技术表示高度赞赏和惊叹。通过WebLLM和WebGPU加速，用户现在可以在无需任何设置的情况下，通过点击网页来运行Llama-3.1。这一技术进步不仅降低了本地推理的门槛，还提升了模型加载速度。然而，也有用户对Android设备上的限制表示失望。总体上，讨论主要集中在技术进步和用户反馈上。

主要观点

  1. 👍 Llama-3.1在浏览器中本地运行的技术令人惊叹
    • 支持理由：通过WebLLM和WebGPU加速，模型加载速度大幅提升，几乎不需要任何设置。
    • 反对声音：在Android设备上无法运行，部分用户感到失望。
  2. 🔥 感谢开发者的出色工作
    • 正方观点：用户对开发者的努力表示感谢，认为这一技术非常令人印象深刻。
    • 反方观点：无
  3. 💡 建议使用分布式p2p内容存储加速模型下载
    • 解释：通过WebRTC数据连接模拟BitTorrent，节省带宽成本，加速模型下载时间。

金句与有趣评论

  1. “😂 ServeAlone7622：I can’t believe no one has commented on this. It’s literally the entire dream of this forum.”
    • 亮点：表达了用户对这一技术进展的惊喜和论坛梦想的实现。
  2. “🤔 Decaf_GT：This is highly impressive!”
    • 亮点：简洁有力地表达了用户对技术进步的赞赏。
  3. “👀 reggionh：this is it. the barrier to local inference can hardly go any lower. it’s amazing guys.”
    • 亮点：强调了本地推理门槛的极低，对技术进步表示惊叹。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，用户对Llama-3.1在浏览器中本地运行的技术表示高度赞赏和惊叹。主要分歧点在于Android设备上的限制，部分用户对此表示失望。可能的原因是技术尚未完全覆盖所有平台，导致部分用户无法体验到这一技术进步。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于如何在不同平台上实现Llama-3.1本地运行的讨论，特别是Android设备。
  • 潜在影响：这一技术进步可能会推动更多类似技术的开发，使得本地推理更加普及和便捷。