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嘿 r/LocalLLaMA 的朋友们！我创建了一个 ASP .NET Core 服务器应用程序，可以作为一个高效的批量生成后端，并想分享给大家。来认识一下 LLaMbA：

https://github.com/Lyrcaxis/Llamba/

LLaMbA 可以用于数据生成、分类，甚至作为一个服务器，设置起来非常快速。 它肯定需要一些调整才能运行（因此建议具备编程知识），但它可以非常强大且可扩展。

我见过它在 Llama3.1-8B-Q8 上使用 1xRTX 4080 (16GB) 进行对话时达到约 2000T/s（混合提示处理 + 生成），以及基于 LLM 的分类时达到约 3000T/s。不确定这与 llama.cpp 相比如何，但作为一个 C# 开发者，我对这个性能非常满意！

希望有些人觉得它有用 😁 任何反馈或贡献都非常欢迎！

P.S. 特别感谢 LLamaSharp 团队提供了基于 llama.cpp 的优秀 C# 绑定和出色的库！

讨论总结

本次讨论主要围绕作者Lyrcaxis开发的ASP .NET Core服务器应用程序LLaMbA展开，该工具用于高效批量生成数据、分类或作为服务器。讨论中，参与者对LLaMbA的性能表示赞赏，特别是在使用Llama3.1-8B-Q8模型时的高速度处理能力。同时，讨论也涉及了C#在机器学习领域的应用，包括社区支持、编程语言选择以及个人经验分享。尽管C#在机器学习领域的社区支持较小，但LLaMbA项目展示了C#在特定应用场景下的高效性能。此外，对LLamaSharp团队的C#绑定和库表示感谢，以及对项目中的一些创新点如QuickSampler和SmartBuffer的赞赏。

主要观点

  1. 👍 LLaMbA是一个高效的批处理引擎，适用于多种用途。
    • 支持理由：该工具在特定模型下表现出优异的性能，适用于数据生成、分类或作为服务器使用。
    • 反对声音：需要一定的编程知识来调整和使用该工具。
  2. 🔥 C#在机器学习领域的社区支持较小。
    • 正方观点：尽管社区支持较小，但C#在服务器应用方面有其独特的优势，如热重载和部署便捷性。
    • 反方观点：个人坚持使用C#进行机器学习项目，不受主流语言选择的影响。
  3. 💡 LLaMbA项目展示了C#在特定应用场景下的高效性能。
    • 解释：作者对LLaMbA的性能表示满意，并希望更多人能发现其价值。

金句与有趣评论

  1. “😂 gofiend：This is cool and we need a broad set of languages to have good local LLM capabilities”
    • 亮点：强调了多语言在本地LLM能力中的重要性。
  2. “🤔 newsletternew：It is very useful to see other C# projects using LLaMaSharp. There is always something new to learn!”
    • 亮点：赞赏了C#项目使用LLaMaSharp的创新性和学习价值。
  3. “👀 yiyecek：C#可能不是一个好的服务器语言选择，因为机器学习领域的社区支持较小。”
    • 亮点：提出了C#在机器学习领域社区支持的问题。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，大多数评论者对LLaMbA的性能和实用性表示赞赏。主要分歧点在于C#在机器学习领域的应用和社区支持，部分评论者认为C#在该领域的社区支持较小，但也有评论者坚持使用C#并展示了其高效性能。

趋势与预测

  • 新兴话题：C#在机器学习领域的应用和社区支持可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：LLaMbA项目可能会激发更多C#开发者探索其在机器学习领域的应用，推动C#在该领域的发展。