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你好，我正在寻找一个可以在本地运行的超轻量级模型。

我的主要目标是使用它来帮助我回答关于Obsidian笔记中的问题（通过一个名为“智能第二大脑”的Obsidian插件，所以我必须使用Ollama）。我的配置是：第11代Intel Core i3和8GB内存（我知道这不多，但我是个学生，你还能指望什么呢？哈哈）。

目前，我正在运行LLama3，它工作得很好，但它占用了我的整个CPU，我在它运行时什么都做不了。

我问过Gemini（谷歌的AI）它会推荐哪个模型，它告诉我Falcon2。你怎么看？

我对这方面还比较新，希望能得到一些帮助。谢谢！

讨论总结

帖子讨论了如何在硬件资源有限（11代Intel Core i3和8GB RAM）的情况下选择和优化轻量级模型，以提高本地运行效率。用户目前使用LLama3模型，但该模型占用大量CPU资源，影响其他任务的执行。评论者们推荐了多种轻量级模型，如Gemma 2 2B、Llama 3.1 8b、Phi 3和deepseek lite chat，并建议升级内存至16GB以改善性能。

主要观点

  1. 👍 推荐使用Gemma 2 2B模型
    • 支持理由：简洁的推荐，未提供详细信息。
    • 反对声音：无详细解释或反对意见。
  2. 🔥 Llama 3.1 8b是尺寸最优的选择
    • 正方观点：尺寸最优，适合资源有限的设备。
    • 反方观点：如果设备难以处理，可能不适合运行大型语言模型。
  3. 💡 建议尝试Danube模型
    • 解释：提供了相关讨论的链接，可能有助于进一步了解。
  4. 👀 推荐使用Phi 3模型
    • 解释：适合硬件配置，占用资源较少。
  5. 🚀 建议升级笔记本电脑内存至16GB并使用deepseek lite chat模型
    • 解释：通过增加内存和使用更轻量级的模型，可以改善性能问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 Organic_Day8152：Gemma 2 2B”
    • 亮点：简洁的模型推荐，未提供详细信息。
  2. “🤔 Healthy-Nebula-3603：Llama 3.1 8b is the best for it’s size.”
    • 亮点：强调了模型尺寸的最优性。
  3. “👀 Thomas-Lore：I would also try the Danube models.”
    • 亮点：提供了进一步探索的建议。
  4. “😊 Deluded-1b-gguf：Phi 3”
    • 亮点：简洁的模型推荐，适合硬件配置。
  5. “🚀 Downtown-Case-1755：如果可以升级你的笔记本到16GB，尝试 deepseek lite chat。”
    • 亮点：提出了硬件升级和模型选择的综合建议。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，评论者们提供了多种轻量级模型的推荐，并给出了性能优化的建议。主要分歧点在于选择哪个模型最适合用户的硬件配置，以及是否需要升级硬件。

趋势与预测

  • 新兴话题：轻量级模型的选择和优化。
  • 潜在影响：对资源有限的用户群体有实际帮助，可能引发更多关于模型选择和硬件优化的讨论。