Llama3.1 405B quants 现已加入 Ollama 库

我终于可以尝试运行 Q2 并看看它的表现如何。

本次讨论主要聚焦于Llama3.1 405B quants模型的量化效果、计算资源需求以及与全精度模型的性能对比。参与者分享了各自的测试经验，讨论了量化模型的优势与潜在性能影响，并探讨了模型压缩的替代方案。此外，系统配置和模型运行的实际需求也是讨论的热点。

👍 量化模型的性能与资源需求
- 支持理由：量化模型显著减少了模型的大小和计算需求，使得在资源受限的环境中运行成为可能。
- 反对声音：量化可能导致模型性能下降，尤其是在与全精度模型对比时。
🔥 模型压缩与量化
- 正方观点：与其量化模型，不如将其进一步压缩为更小的模型，以保持性能的同时减少资源消耗。
- 反方观点：压缩模型可能涉及复杂的处理过程，且效果不一定优于量化。
💡 系统配置与模型运行
- 解释：系统配置（如RAM和VRAM）对模型运行的影响显著，高配置系统能更好地支持大型模型的运行。

“😂 TyraVex：I just finished computing the imatrix for Llama 405b (took a week because 128gb ram).”
- 亮点：展示了计算大型模型所需的高资源投入。
“🤔 naveenstuns：at that point why not distill it to smaller models rather than quantising?”
- 亮点：提出了一个创新的想法，探讨了模型压缩的替代方案。
“👀 bobbiesbottleservice：Overall it was more comprehensive in including the other details of commands and thoughtful things to think-through, but I would probably stick with the 70b for my code generation.”
- 亮点：分享了实际测试经验，指出了不同版本模型的优劣。

讨论的总体情感倾向较为积极，参与者对新模型的发布感到兴奋，并积极分享测试经验。然而，也存在对量化模型性能的担忧和对计算资源需求的讨论。主要分歧点在于量化与模型压缩的选择，以及不同版本模型的实际表现。