原贴链接

运行Llama 405B并不是最便宜的选择，但没有什么比把信用卡交给苹果更简单的了 :).

https://youtu.be/_9vP7CS3TI4

ps: 我正在使用https://github.com/mzbac/mlx_sharding和https://github.com/mzbac/open-chat来更好地控制分片，你应该也能通过exo来做到这一点。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于在M2 Ultra上运行Llama 405B模型的成本、便捷性以及技术细节。参与者不仅讨论了使用Apple信用卡支付的便捷性，还深入探讨了如何通过GitHub项目优化分片控制，以及在多节点集群中内存分布和网络速度的问题。此外，讨论还涉及了未来硬件如Lunar Lake和Arrow Lake的内存配置，以及对消费者可能产生的影响。整体氛围偏向技术性和前瞻性，参与者对模型的运行效率和未来硬件发展表现出浓厚兴趣。

主要观点

  1. 👍 在M2 Ultra上运行Llama 405B不是最便宜的选择，但使用Apple信用卡支付很方便。
    • 支持理由：提供了便捷的支付方式，简化了操作流程。
    • 反对声音：成本较高，可能不适合所有用户。
  2. 🔥 提到了使用GitHub项目来更好地控制分片。
    • 正方观点：通过GitHub项目可以更精细地控制分片，提高运行效率。
    • 反方观点：增加了操作的复杂性，可能需要更多技术知识。
  3. 💡 讨论了在MacBook M3 Ultra上运行Llama 3.1 405B 2bit 的可能性。
    • 解释：探讨了不同配置下的运行情况，以及未来硬件的发展趋势。
  4. 🚀 探讨了 Lunar Lake 和 Arrow Lake 芯片的内存配置。
    • 解释：讨论了内存带宽和通道数对性能的影响，以及对消费者的影响。
  5. 🌟 希望 AMD 和 Intel 能推出更高内存配置的系统。
    • 解释：表达了对于更高内存配置系统的期待，以支持更复杂的模型运行。

金句与有趣评论

  1. “😂 Can one of those run DeepSeek Coder V2 236B?”
    • 亮点：引出了对DeepSeek Coder V2在M2 Ultra上运行的讨论。
  2. “🤔 It’s not tensor parallelism, so not all nodes are running at the same time.”
    • 亮点：解释了节点间数据分布和网络速度瓶颈的问题。
  3. “👀 Great demo! Thanks for sharing your setup and the GitHub repos you’re using for better control of the sharding!”
    • 亮点：对技术演示的赞赏，以及对GitHub项目的认可。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向积极和技术性。主要分歧点在于成本与便捷性的权衡，以及技术细节的深入探讨。可能的原因包括参与者对技术的热情和对未来硬件发展的期待。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来硬件如Lunar Lake和Arrow Lake的内存配置及其对消费者的影响。
  • 潜在影响：可能推动硬件厂商推出更高内存配置的系统，以满足日益增长的计算需求。