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使用 OpenFoam 和 Mistral Large 制作

在等待所有 llama.cpp 绳索更改通过开源系统的过程中，我一直密切关注，这非常有趣，我一直在使用 Mixtral Large。

我想能够模拟水中的气泡上升，这是 Mixtral Large 提供的第一个成功的模拟。

昨天我对 OpenFoam 一无所知，Mixtral Large 带我完成了所有的编程和设置步骤；一直手把手教我 :3

我尝试过使用 Claud3.5 和 ChatGPT4，它们提供的代码功能较少，而且没有做那么多工作。在这种情况下，本地对我来说更好。

讨论总结

本次讨论围绕一位Reddit用户使用Mixtral Large进行OpenFoam流体模拟的经验展开。作者首次成功使用Mixtral Large模拟水泡上升，并赞扬了其在编程和设置步骤上的帮助。与Claud3.5和ChatGPT4相比，Mixtral Large提供了更实用的代码和更多的支持。讨论中还涉及了GPU配置和性能优化的话题。

主要观点

  1. 👍 Mixtral Large在OpenFoam流体模拟中表现出色
    • 支持理由：提供了实用的代码和详细指导，帮助用户首次成功模拟水泡上升。
    • 反对声音：无明显反对声音，多数评论者表示兴趣和认可。
  2. 🔥 与Claud3.5和ChatGPT4相比，Mixtral Large提供了更全面的支持
    • 正方观点：Mixtral Large提供了更实用的代码和更多的支持，帮助用户完成编程和设置步骤。
    • 反方观点：无明显反方观点，多数评论者认同其优势。
  3. 💡 使用Mixtral Large进行模拟需要特定的GPU配置
    • 解释：评论中提到需要7x24GB显卡等配置，以及在4-bit模式下运行的性能讨论。

金句与有趣评论

  1. “😂 Mixtral Large? You mean mistral large?”
    • 亮点：评论者对模型名称的混淆引发了一些幽默的互动。
  2. “🤔 7x24GB cards running with .gguf 8bit; if one had 3 or 4 24GB cards they might be able to run it at 4bit .gguf without needing to offload much if any onto cpu ram with a decent context length.”
    • 亮点：评论者详细讨论了GPU配置和性能优化的技术细节。
  3. “👀 Very interesting! Can you share some of your promts re openfoam and ML’s responses?”
    • 亮点：评论者对作者的具体操作和模型响应表示兴趣，希望了解更多细节。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，多数评论者对Mixtral Large在流体模拟中的表现表示认可和兴趣。主要分歧点在于GPU配置和性能优化，但这些讨论更多是技术性的探讨而非情感上的分歧。

趋势与预测

  • 新兴话题：GPU配置和性能优化可能会引发更多技术性的讨论和分享。
  • 潜在影响：Mixtral Large在流体模拟领域的成功应用可能会激励更多用户尝试和探索其在其他领域的应用。