原贴链接

我只想能够运行一个本地的LLM并索引和向量化我的文档。我该从哪里开始呢？

讨论总结

本次讨论主要针对初学者如何开始使用本地大型语言模型（LLM）并索引和向量化文档。讨论中涉及了多个工具和方法，包括LM Studio、Ollama、AnythingLLM等，以及量化级别、VRAM配置和嵌入模型的选择。大多数评论提供了实用的建议和详细的步骤，帮助初学者快速上手。讨论的总体氛围积极，用户们分享了自己的经验并推荐了适合初学者的工具。

主要观点

  1. 👍 LM Studio是入门LLM的简易工具
    • 支持理由：LM Studio支持多种模型和量化格式，易于安装和使用。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  2. 🔥 量化级别影响模型质量和性能
    • 正方观点：量化级别（Q2, Q4, Q6, Q8）可以优化模型性能，Q8质量最高。
    • 反方观点：无明显反方观点。
  3. 💡 Ollama和OpenWebUI的组合使用
    • 通过docker compose和cloudflared实现本地LLM运行，操作简单。
  4. 👍 AnythingLLM和LM Studio的组合
    • 前端和后端结合，提供全面的LLM使用体验。
  5. 🔥 AI Studio作为入门工具
    • 支持本地和云端LLM，提供助手功能，简化任务执行过程。

金句与有趣评论

  1. “😂 LM Studio is super easy to get started with: Just install it, download a model and run it.”
    • 亮点：简洁明了地介绍了LM Studio的易用性。
  2. “🤔 Quantizations (Q2, Q4, etc.) are like compressed versions of a model. Q8 is very high quality (you wont notice much of a difference).”
    • 亮点：形象地解释了量化级别的作用和效果。
  3. “👀 AnythingLLM does come with Ollama, its built in! Its the first screen after you open the app for the first time!”
    • 亮点：说明了AnythingLLM的集成性和易用性。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，大多数用户提供了实用的建议和详细的步骤，帮助初学者快速上手。主要分歧点在于工具的选择和配置，但整体上用户们倾向于推荐易于使用且功能全面的工具。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着技术的发展，可能会有更多新的工具和方法出现，帮助初学者更高效地使用LLM。
  • 潜在影响：这些工具和方法的普及将降低LLM的使用门槛，推动更多领域的应用和发展。

详细内容：

标题：新手如何开启本地 LLM 之旅？

在 Reddit 上，一篇题为“Anything LLM, LM Studio, Ollama, Open WebUI,… how and where to even start as a beginner?”的帖子引发了热烈讨论。该帖主要探讨了新手想要运行本地 LLM 并对文档进行索引和向量化时该如何起步，获得了众多关注，评论数众多。帖子引发的主要讨论方向包括不同工具的选择、硬件配置的适配、模型的量化设置等。

文章将要探讨的核心问题是：对于新手而言，如何在众多的选择中找到最适合自己的起始方式，以及如何根据自身硬件条件优化配置。

讨论焦点与观点分析

有人认为 LM Studio 容易上手，安装后下载模型并运行即可，还提供了不同硬件配置下适用的模型及量化设置建议。例如，4GB VRAM 可运行特定型号在 Q8 或 Q4 的量化版本。

有用户询问在 12GB VRAM 的 4070 TI GPU 上运行 llama3.1 时如何配置及机器的承受能力。有人回复称该配置无需将层卸载到 CPU，更多计算能力不会增加模型的智能，只是提高速度。

有人指出运行不适合 VRAM 的模型会导致速度减慢，小模型在某些情况下仍可用。12GB VRAM 足以运行一些不错的模型。

有人建议新手选择 Ollama + bigAgi + llama3.1 8B hermes 3 或 Koboldcpp + sillytavern 等组合。

有人提到新手可从 LM Studio 的文档入手，也有人推荐使用 GPT4All 等，认为其功能简单易用。

有人对不同量化方式（如 k、l、m quants）的差异存在疑问。

有人表示怀疑大模型的量化版本是否能超过小模型的全精度版本。

有人认为可以使用 Langchain 作为框架来构建工作流程，并结合 vllm 和 Ollama 作为后端。

有人创建了 AnythingLLM，称其自带 Ollama，是一款易于安装和使用的应用。

有人询问 GPU 挖矿 risers 是否适用于 AI 模型，得到的回复是可以，设置张量并行度为 4 即可。

有人指出 Harbor 这个名称存在冲突。

有人探讨不同工具对于输出生成速度的影响。

有人认为 LM Studio 的模型发现系统简单，但存在一些问题。

总之，讨论中观点多样，大家从不同角度为新手提供了建议和参考。