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随着Meta的AI部门开发的像LLAMA 3.1这样的大型语言模型，拥有405亿参数，变得越来越先进，它们的应用潜力似乎是无限的。然而，这个405亿参数的模型大约有854GB大小，需要至少十块A100（不一定是A100）GPU，每块GPU有80GB的VRAM，才能在不进行量化的情况下进行推理。

可能的解决方法（并不真正可行）

  1. 8位量化：这可以将模型大小减少到427GB。然而，它仍然需要至少6块A100 GPU，每块GPU有80GB的VRAM。（可能使用LLAMA.cpp）

  2. 4位量化：这进一步将模型大小减少到213.5GB，但仍然需要3块A100 GPU，每块GPU有80GB的VRAM。

即使进行了量化，也需要大量的GPU资源。对于个人用户来说，如果没有高端计算硬件的访问权限，这通常是不切实际的。一块A100的成本大约是15000美元。

考虑到这些限制，普通用户如何利用如此强大的模型，而不依赖于某些富有的实体来托管它们？

额外查询： 考虑到Kepler GPU上的CUDA对bfloat16的支持有限，LLAMA 3.1能否在这些GPU上有效运行？在这些硬件限制下，量化将如何管理？

讨论总结

本次讨论主要围绕LLAMA 3.1这一拥有405亿参数的大型语言模型的使用挑战展开。参与者们讨论了模型的量化方法及其对硬件的需求，特别是对高端GPU的需求。尽管量化技术可以减少模型大小，但仍需要大量的GPU资源，这对普通用户来说是不切实际的。此外，讨论还涉及了在消费级硬件上运行此类大型模型的可行性，以及使用云服务作为解决方案的可能性。总体上，讨论反映了普通用户在使用这类大型模型时面临的实际困难和技术挑战。

主要观点

  1. 👍 量化技术可以减少模型大小，但仍需高端GPU资源
    • 支持理由：8-bit量化将模型大小减半至427GB，4-bit量化进一步减至213.5GB。
    • 反对声音：即使量化，仍需至少3块A100 GPU，对普通用户不切实际。
  2. 🔥 使用云服务作为解决方案
    • 正方观点：租用GPU资源如TensorDock和vast.ai可能是一个经济实惠的选择。
    • 反方观点：云服务成本和性能可能不如预期。
  3. 💡 替代方案：尝试使用较小模型如Mistral-Large
    • 解释：Mistral-Large在普通消费者GPU上的运行速度较快，可能满足用户需求。
  4. 👍 硬件限制和量化技术
    • 支持理由：使用8块RTX 8000 Quadro 48GB显卡可以接近8-bit量化效果。
    • 反对声音：基于Turing架构的显卡无法完全支持8-bit量化。
  5. 🔥 模型性能比较
    • 正方观点：LLAMA 3.1的405B IQ3可能比Mistral-Large 126B IQ8有更好的得分。
    • 反方观点：Mistral-Large在普通消费者GPU上的运行速度更快。

金句与有趣评论

  1. “😂 MikeRoz：I think your math is off there.”
    • 亮点：指出原帖中关于模型量化大小的计算错误。
  2. “🤔 mostly_prokaryotes：Try mistral large first to see if that will do for what you want.”
    • 亮点：提出替代方案，建议先尝试较小模型。
  3. “👀 osskid：A 405b model isn’t for regular users. The practicality is in its open weights to train and quantize new models.”
    • 亮点：强调大型模型不适合普通用户，更适合用于训练新模型。
  4. “😂 swagonflyyyy：Well, let’s see…for $22K you can get 8xRTX 8000 Quadro 48GBs. Granted, it will run in Turing and you won’t get to Q8 but you can get close to it. Maybe Q6?”
    • 亮点：提出一个经济实惠的硬件解决方案。
  5. “🤔 ortegaalfredo：I wonder if 405B IQ3 has better scores than Mistral-Large 126B IQ8.”
    • 亮点：提出模型性能比较的问题。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为现实和批判性，主要关注模型的大小和硬件需求。大多数评论者认为，尽管LLAMA 3.1模型的应用潜力巨大，但其庞大的体积和计算需求使得普通用户难以直接使用。量化技术虽然可以减少模型大小，但仍需要高端的计算硬件。此外，讨论中也有对替代方案和云服务的探讨，显示了用户在面对技术挑战时的积极寻找解决方案的态度。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于如何在消费级硬件上运行大型模型的讨论，以及量化技术的进一步发展。
  • 潜在影响：随着技术的进步和硬件成本的下降，未来普通用户可能更容易接触到这类大型模型。同时，云服务和替代方案可能会成为主流选择，帮助用户克服硬件限制。