原贴链接

https://huggingface.co/mobiuslabsgmbh/Llama-3.1-70b-instruct_4bitgs64_hqq

讨论总结

本次讨论主要集中在Llama-3.1 70B 4-bit HQQ/calibrated quantized model的技术细节和应用前景。话题涵盖了模型的量化技术、推理速度、硬件兼容性以及未来版本的更新计划。参与者们对模型的性能表示赞赏，并就如何优化模型格式和提高兼容性提出了建议。此外，讨论还涉及了不同推理引擎的选择和硬件需求，特别是对高性能显卡的需求。整体氛围积极，充满了对新技术的好奇和对未来发展的期待。

主要观点

  1. 👍 建议将模型上传至safetensor格式

    • 支持理由：safetensor是当前的事实标准，有助于提高模型的兼容性和可用性。
    • 反对声音：开启safetensors支持可能会破坏对之前发布的模型的支持。

  2. 🔥 询问支持HQQ模型的快速推理引擎

    • 正方观点：vLLM和sglang是支持HQQ的后端选择，有助于提高推理速度。
    • 反方观点：sglang不支持flash attn，可能影响性能。

  3. 💡 对Llama-3.1 70B 4-bit HQQ/calibrated quantized model的性能表示惊叹

    • 解释：该模型在所有基准测试中表现出色，推理速度与FP16相当。

  4. 🚀 询问是否有计划推出4bit 405B版本

    • 解释：FreegheistOfficial赞赏作者公开了基准测试结果，并询问未来版本的发展。

  5. 🌟 讨论量化模型与FP16模型在推理速度相同的情况下的意义

    • 解释：量化模型在保持输出质量相近的同时，大幅减少了所需的VRAM。

金句与有趣评论

  1. “😂 Interesting methodology, but maybe consider uploading your model in the safetensor format.”

    • 亮点：Few_Painter_5588提出了一个实用的建议，强调了模型格式的兼容性问题。

  2. “🤔 Is it faster than exl2?”

    • 亮点：kiselsa的好奇提问引发了对不同量化方法性能的深入讨论。

  3. “👀 This looks amazing, a very good excuse for me to pick up some 3090s :D”

    • 亮点：SandboChang的评论展示了高性能模型对硬件升级的推动作用。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，大多数评论者对Llama-3.1 70B 4-bit HQQ/calibrated quantized model的性能表示赞赏和期待。主要分歧点在于模型的格式和兼容性问题，特别是关于safetensor格式的采用。这些分歧主要源于对技术细节的不同理解和需求。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化技术在不同硬件平台上的应用和优化，特别是对CPU用户的潜在益处。
  • 潜在影响：量化模型的进一步优化和广泛应用可能会推动相关硬件技术的发展，特别是在高性能计算领域。

详细内容：

标题：Llama-3.1 70B 4-bit HQQ 量化模型引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上一则关于 Llama-3.1 70B 4-bit HQQ 量化模型的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了模型的相关链接：https://huggingface.co/mobiuslabsgmbh/Llama-3.1-70b-instruct_4bitgs64_hqq ，获得了众多用户的点赞和评论。

帖子主要引发了关于模型的格式、性能、适用场景、与其他量化方法的比较等多方面的讨论。

在讨论中，有用户认为应考虑上传模型为 safetensor 格式，相关方表示正在努力推进这一工作。对于模型的速度和 VRAM 需求，也有用户进行了探讨。有人提到在特定条件下能达到一定的速度，如在 3090 卡上能有不错的表现。

有观点认为，HQQ 量化模型虽在速度上未展现出巨大优势，但其主要目标是提供高质量的量化模型。与其他量化方法如 EXL2、GGUF 等的比较也是讨论焦点之一，不同用户分享了各自的测试结果和见解。

比如，有用户分享道：“作为一名长期关注量化模型的研究者，我亲身经历了不同量化方法的发展。在之前的测试中，EXL2 在速度上确实表现出色，但 HQQ 在保持质量的同时，也有其独特的优势。”

也有用户提供了相关的讨论链接：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/17h4rqz/speculative_decoding_in_exllama_v2_and_llamacpp/ ，进一步丰富了讨论内容。

关于模型的应用范围，有人询问是否能用于特定型号或平台，如 Mac 等。

对于量化模型的理论性能和实际表现的差异，用户们也展开了热烈讨论。有人提出疑问：“量化模型理论上应比 FP16 快，实际未如此的原因是什么？”有用户解释道：“FP16 模型需要约 140GB 的 VRAM，而此量化模型仅需约 43GB 就能达到几乎相同的输出质量。”

总体而言，Reddit 上关于 Llama-3.1 70B 4-bit HQQ 量化模型的讨论丰富多样，既展示了用户对新技术的期待，也反映了大家对其性能和应用的深入思考。