原贴链接

https://backprop.co/environments/vllm

讨论总结

本次讨论主要围绕“A single 3090 can serve Llama 3 to thousands of users”这一主题展开，涵盖了技术实现、成本效益、高可用性及隐私保护等多个方面。评论者们对使用3090显卡服务Llama 3的技术实现表示认可，并探讨了vLLM如何通过连续批处理提高吞吐量，以及在Kubernetes环境中部署Ollama的潜在优势和挑战。此外，讨论还涉及了自托管与云服务的成本比较，以及自托管设置的高可用性和硬件故障风险。总体而言，讨论氛围积极，评论者们分享了丰富的技术见解和实际经验。

主要观点

  1. 👍 使用单个3090显卡服务Llama 3的技术实现表示认可
    • 支持理由：简短的评论和回复体现了对技术的积极态度，使用表情符号增加了评论的趣味性和简洁性。
  2. 🔥 vLLM通过连续批处理提高吞吐量
    • 正方观点：在K8S中运行Ollama可能有助于应用的整体编排。
    • 反方观点：单个Ollama实例消耗大量VRAM，但K8S可以实现GPU的分数分配。
  3. 💡 自托管与云服务的成本比较
    • 使用消费级GPU和推理引擎可以非常高效，自托管与云服务相比，在成本上有显著优势，尤其是在短期内。
  4. 🌟 本地LLM可能成为未来软件的一部分
    • 许多客户不希望将业务数据放在云端，本地LLM服务能够满足特定客户群体的需求。
  5. 🚀 批处理技术能显著提升性能
    • 批处理技术在处理大规模用户请求时的重要性得到强调。

金句与有趣评论

  1. “😂 I shared this with everyone I know. Thank you!”
    • 亮点：评论者对分享技术信息的感激之情。
  2. “🤔 Does it send a bunch of tokens through each layer in batches?”
    • 亮点：对技术细节的深入探讨。
  3. “👀 Yeah, the standard advice that it is cheaper to just use the cloud than to self host if you are just trying things out is absolutely correct, but it is wild how efficient you can get with consumer GPUs and some of these inference engines.”
    • 亮点：对自托管与云服务成本比较的独到见解。
  4. “💡 This just makes me think that local LLMs will just be a part of software in the near future.”
    • 亮点：对本地LLM未来趋势的预测。
  5. “🚀 batching improves performance quite a lot”
    • 亮点：简洁明了地指出了批处理技术的重要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，评论者们对使用3090显卡服务Llama 3的技术实现表示认可，并分享了丰富的技术见解和实际经验。主要分歧点在于自托管与云服务的成本比较，以及自托管设置的高可用性和硬件故障风险。这些分歧主要源于不同的使用场景和需求，以及对技术细节的不同理解。

趋势与预测

  • 新兴话题：本地LLM可能成为未来软件的一部分，满足对隐私保护有高需求的客户群体。
  • 潜在影响：随着技术的发展，自托管设置可能在成本效益和高可用性方面展现出更大的优势，吸引更多用户尝试和采用。

详细内容：

标题：关于 3090 服务 Llama 3 及相关讨论的热门话题

在 Reddit 上，一个题为“A single 3090 can serve Llama 3 to thousands of users”的帖子引发了广泛关注。该帖提供了链接（https://backprop.co/environments/vllm），并收获了众多评论。

帖子主要围绕 3090 显卡能否有效服务 Llama 3 以及相关的技术配置和性能优化展开。讨论的方向涵盖了从不同显卡配置的选择、模型量化对显存的影响，到服务器搭建的成本效益和故障应对策略等多个方面。

核心问题包括：如何在有限的硬件条件下实现高效的模型服务，以及怎样平衡成本和性能来满足不同规模的用户需求。

在讨论中，有人提到 vLLM 能进行连续批处理以实现高吞吐量，比如有用户分享道：“我一直在 k8s 中运行 Ollama，也许是时候切换过来了。”还有人指出，部署 Ollama 在 k8s 中能改善整体应用的编排，而非模型输出。

对于 70B 模型的服务器配置选择，有人认为某些量化的 70B 变体可适配 2 个 3090 显卡，也有人觉得需要 2 个 A100 显卡。有人表示自己将相关内容分享给了认识的每个人，并感谢了原帖作者。

有用户提出疑问，如“您的客户端是否在执行批处理？您不是通过后端运行它们吗？您是否测试了不同的并发请求参数？它们如何协同工作？我习惯使用默认设置。”原帖作者回复称后端在进行批处理，并提供了基准测试参数的结果链接。

有人分享了自己的实际配置经验，如“我已将 IQ3 量化的 Llama3-70b 变体适配到 36GB 3090 + 3080 中，在事实回忆方面比小型模型好得多。”

关于成本和性能的平衡，有人认为可以选择 2 个 A6000 显卡，在价格和性能之间取得更好的平衡。

对于服务器故障应对，有人指出使用单个消费级显卡时，如果显卡出现故障，整个生产流程可能会中断，造成巨大损失；但也有人认为可以通过配置多台电脑、多个电源等来应对可能的故障。

总之，这次讨论为想要搭建相关基础设施的用户提供了丰富的参考和思考。