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对于这些大型模型，我的好奇心真是让我欲罢不能。如果我想运行一个100B+参数的大型语言模型，我可以使用什么设置和上下文大小？谢谢！

讨论总结

本次讨论主要集中在如何在拥有48GB VRAM和128GB RAM的硬件配置下运行Mistral Large 2模型。参与者们分享了他们的经验、设置和遇到的挑战，包括量化设置、上下文大小、推理速度和硬件升级的建议。讨论中涉及了模型的编程能力和创意写作表现，以及与其他模型的比较。总体上，讨论氛围技术性强，参与者们积极分享和探讨技术细节。

主要观点

  1. 👍 在160GB的配置下，Mistral Large 2模型可以在128k上下文大小下运行。
    • 支持理由：引用Hugging Face上的计算器，指出在特定量化设置下可行。
    • 反对声音：运行大型模型时，可能会遇到每秒生成token速度较慢的问题。
  2. 🔥 使用4个3090 GPU和TabbyAPI，可以达到约20 tokens/s的速度。
    • 正方观点：Mistral Large 2在特定配置下可以很好地编写代码。
    • 反方观点：对于48GB VRAM，量化版本在编程方面可能表现不佳。
  3. 💡 使用IQ3_M量化可以在VRAM中运行，提高速度。
    • 解释：在高上下文的使用中，速度会显著下降，建议选择适合的量化设置以优化性能。

金句与有趣评论

  1. “😂 According to this you could run mistral large 2 with 128k context at Q6_K quant at 160gb, so yes”
    • 亮点：提供了具体的量化设置和上下文大小，增加了讨论的实用性。
  2. “🤔 I’m a currently running Mistral-Large-Instruct-2407-Q4_K_S on 3 3090’s and getting about 10 tok/s and getting quite great results for coding and documentation.”
    • 亮点：分享了实际运行经验，展示了模型的编程和文档生成能力。
  3. “👀 Yes, you can run iq3_xxs at 20k context fully on GPU with ./llama-server -m ./models/Mistral-Large-Instruct-2407.IQ3_XXS.gguf -c 19968 -ts 23,24 -ngl 88 -fa -ctk q4_0 -ctv q4_0 -ub 128”
    • 亮点：提供了详细的命令行参数设置，对技术爱好者非常有帮助。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，参与者们分享了他们的经验和技术细节，尽管有些评论提到了运行速度较慢的问题，但大多数用户对模型的性能和潜力持乐观态度。主要分歧点在于硬件配置和量化设置的选择，以及如何在速度和模型智能之间做出权衡。

趋势与预测

  • 新兴话题：硬件升级和量化设置的优化可能会成为后续讨论的热点。
  • 潜在影响：随着硬件技术的进步和量化设置的优化，大型模型的运行效率和性能将得到进一步提升，可能会推动更多领域的应用。

详细内容：

标题：能否在 48GB VRAM 和 128GB RAM 上运行 Mistral Large 2？

在 Reddit 上，有一个关于能否在 48GB VRAM 和 128GB RAM 上运行 Mistral Large 2 以及相关配置和性能的热门讨论。这个帖子引起了众多用户的关注，收获了大量的点赞和丰富的评论。主要的讨论方向集中在如何在有限的硬件条件下优化模型运行，以及不同配置所带来的性能差异。

讨论的焦点和观点如下： 有人指出根据https://huggingface.co/spaces/NyxKrage/LLM-Model-VRAM-Calculator，可以在特定条件下运行。也有人认为虽然能运行，但速度可能会很慢，比如有用户分享道：“作为一名硬件配置的探索者，我亲身经历了不同模型在不同硬件下的运行表现。我曾经试图在有限的硬件条件下运行大型模型，虽然最终能够运行，但速度实在让人难以忍受，每个生成的过程都异常缓慢。” 还有用户提到各种硬件配置和运行参数的组合，比如有人使用 3 个 3090 显卡，在不同的量化方式和上下文长度下，得到了不同的令牌生成速度。例如，有用户分享：“我在 3 个 3090 显卡上运行 Mistral-Large-Instruct-2407-Q4_K_S，能得到约 10 个令牌/秒的速度，并且在编码和文档处理方面取得了相当不错的结果。” 同时，关于如何在 GPU 和普通内存之间分配模型以实现运行，也有用户给出了经验和建议。比如有用户说：“我当时使用 Ooba，使用 GGUF Q4 模型，可以通过指定传递到 GPU 的层数，将剩余部分卸载到系统内存。”

在讨论中，存在一些共识，比如大家都认同硬件配置对模型运行速度和效果有着重要影响。同时，也有一些独特的观点，比如有人提出特定的主板和 CPU 组合对于构建 LLM 系统的优势。

总的来说，这个讨论展示了大家对于在有限硬件条件下运行大型模型的探索和思考，为有类似需求的用户提供了丰富的参考和经验。