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我想知道它是否仍然在支持RAG的本地LLM运行方面领先。我上次测试的是Chat RTX，它甚至无法与之相比。然而，我已经有一段时间没有使用Ollama了，不确定是否出现了更好的选择。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于Ollama是否仍然是运行本地大型语言模型（LLMs）的最佳方式，特别是在支持RAG（Retrieval-Augmented Generation）方面。参与者们不仅比较了Ollama与其他工具如Koboldcpp、Chat RTX的性能和功能，还探讨了新兴工具如ramalama和LM Studio的潜在优势。讨论中还涉及了模型管理的未来趋势，如类似Docker的架构，以及性能优化的具体方法，如推测性解码和选择合适的草稿模型。总体上，讨论呈现出高度的技术性和前瞻性，参与者们对Ollama的领先地位持有不同观点，同时也对其他工具的进步表示关注。

主要观点

  1. 👍 Ollama在运行本地LLMs方面仍然领先
    • 支持理由：尤其是在支持RAG方面表现出色。
    • 反对声音：有用户认为其他工具如Koboldcpp更易于使用。
  2. 🔥 LM Studio是一个值得考虑的替代方案
    • 正方观点：支持RAG的可能性，且易于使用。
    • 反方观点：可能不如Ollama在某些功能上成熟。
  3. 💡 RAG需要在应用层构建
    • 解释：与本地模型的运行方式不同，需要特定的技术支持。
  4. 👍 Ollama提供了网络API
    • 支持理由：便于模型管理和远程操作。
    • 反对声音：有用户认为安装和配置较为复杂。
  5. 🔥 未来可能会有类似Docker的架构来管理模型和运行时
    • 正方观点：这将极大提升模型管理的灵活性和效率。
    • 反方观点：目前还处于理论阶段，实际应用尚需时间。

金句与有趣评论

  1. “😂 localghost80：Ollama is nice, you might also like LM Studio which I use a lot”
    • 亮点：简洁地推荐了LM Studio作为Ollama的替代方案。
  2. “🤔 Lissanro："For speculative decoding, the smaller the draft model, the better."”
    • 亮点：提供了关于推测性解码的实用建议。
  3. “👀 ctbanks：For single, more modern GPUs Ollama is a nice trade off of ease and performance.”
    • 亮点：强调了Ollama在现代GPU环境中的性能与易用性的平衡。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，大多数用户对Ollama的性能和功能表示肯定，尤其是在支持RAG方面。然而，也有一些用户对Ollama的某些功能或配置复杂性表示不满，并提出了其他工具如Koboldcpp和LM Studio作为替代方案。主要分歧点在于Ollama是否仍然是最佳选择，以及新兴工具的实际表现和接受度。

趋势与预测

  • 新兴话题：容器化模型管理和类似Docker的架构可能会成为未来模型管理的主流。
  • 潜在影响：随着新工具和技术的发展，本地运行大型语言模型的选择将更加多样化，用户将有更多灵活性和选择权。

详细内容：

标题：关于运行本地 LLMs 最佳方式的热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“Is Ollama still the best way to run local LLMs?”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多用户的积极参与，评论数众多。

帖子作者想了解在具有 RAG 支持的情况下，Ollama 是否仍是运行本地 LLMs 的首选。作者表示上一次测试的是 Chat RTX，远不如 Ollama，但已经有一段时间未使用 Ollama，不确定是否有更好的选择出现。

讨论焦点主要集中在各种运行本地 LLMs 的工具和方法的优缺点。有用户认为 Ollama 不错，也推荐了 LM Studio，称其有诸多便利，比如能直接从 UI 搜索模型。还有用户提到了 Koboldcpp，认为其容易操作。

有人表示喜欢用 TabbyAPI + SillyTavern 的组合，认为其有内置的 RAG 功能和方便的搜索功能。也有用户提到不同工具在速度、显存占用等方面的表现，比如在特定显卡上 Kobold 和 Tabby 的生成速度对比。

对于 Ollama，观点各异。有人认为它像 Docker 一样，提供了更多选择和灵活性；但也有人觉得写模型文件很麻烦。还有用户指出其与其他工具在功能和性能上的差异。

例如，有用户分享道：“作为一名长期研究本地模型的开发者，我在实际使用中发现 Ollama 的模型文件配置确实有些复杂。相比之下，Koboldcpp 就轻松很多，只需放入 gguf 文件，调整设置就能运行。”

讨论中的共识在于大家都在积极寻找最适合自己需求的运行本地 LLMs 的工具和方法。

特别有见地的观点如一位用户提到未来可能会出现类似 Docker 的架构来统一管理不同的运行时和模型格式。

总之，这场讨论充分展示了用户在选择运行本地 LLMs 方式上的多样性和深入思考。