原贴链接

https://github.com/ollama/ollama/pull/5894

讨论总结

本次讨论主要集中在对Ollama项目中启用量化K/V缓存的拉取请求的测试和反馈。评论者"cryingneko"指出当前代码缺少对因缓存大小改变而减少的内存使用的测量，并强调需要正确测量随着缓存使用减少而增加的GPU层数。此外，评论者表达了对该拉取请求无问题合并的期待，以便能够更方便地使用q4缓存。

主要观点

  1. 👍 拉取请求的代码缺少测量因缓存大小改变而减少的内存使用的部分
    • 支持理由：正确测量内存使用是优化性能的关键步骤。
    • 反对声音：暂无。
  2. 🔥 需要正确测量随着缓存使用减少而增加的GPU层数
    • 正方观点：这有助于确保系统的稳定性和性能。
    • 反方观点：暂无。
  3. 💡 评论者长期修改Ollama源码以使用q4缓存
    • 解释：评论者对q4缓存的使用有深入的实践经验。

金句与有趣评论

  1. “😂 cryingneko：I’ve been modifying the Ollama source to use q4 cache for a long time, and it would be awesome if your pull request merges without any issues so I can use it conveniently!”
    • 亮点：评论者对q4缓存的期待和对其便利性的渴望。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，评论者对拉取请求的合并持乐观态度，期待能够更方便地使用q4缓存。主要分歧点在于对内存使用和GPU层数的测量方法，这需要进一步的技术讨论和验证。

趋势与预测

  • 新兴话题：对量化缓存的深入测试和优化。
  • 潜在影响：改进后的缓存机制可能会提高Ollama的性能和效率，吸引更多开发者关注和参与。