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*用于通用知识和编码的大型语言模型

我即将购买一台配备RTX 4090笔记本GPU（16GB）和64GB内存的笔记本电脑。

我仍然可以运行什么最好的模型，同时保持良好的推理速度？ 或者你有什么推荐？

感谢你的建议

讨论总结

本次讨论主要围绕如何在拥有64GB RAM和16GB VRAM的RTX 4090笔记本电脑上运行最佳模型，以保持良好的推理速度。讨论中涉及了多种模型的推荐，包括用于编码的Codestral 22b和Gemma 27b，以及用于一般知识的模型如Llama3.1和Mistral Nemo。参与者们详细讨论了不同量化设置（如Q8/8BPW、Q4/4BPW和Q6/6BPW）对模型性能和速度的影响，并提供了具体的模型名称和版本。此外，讨论还涉及了内存管理和后端选择（如Oobabooga和LM Studio）的重要性，以及如何在Windows系统下优化模型运行。总体而言，讨论氛围积极，参与者们分享了丰富的经验和见解，帮助用户更好地选择和配置适合其硬件的模型。

主要观点

  1. 👍 推荐使用RTX 4090笔记本电脑和64GB RAM的配置

    • 支持理由：该配置能够支持大多数大型语言模型，提供足够的计算资源。
    • 反对声音：无明显反对声音，多数用户认可该配置的性能。

  2. 🔥 推荐多种模型，包括Codestral 22b、Gemma 27b、Llama3.1和Mistral Nemo

    • 正方观点：这些模型在特定用途（如编码和一般知识）上表现出色。
    • 反方观点：部分用户提到70B模型虽然功能强大，但推理速度较慢。

  3. 💡 根据推理速度将模型分为快速、慢速和超慢速三类

    • 解释：快速模型如Llama3.1 8b q6，慢速模型如Gemma 27B，超慢速模型如Llama3.1 70B。

  4. 👍 强调量化设置对模型性能和速度的影响

    • 支持理由：不同量化设置（如Q8/8BPW、Q4/4BPW和Q6/6BPW）显著影响模型的运行速度和质量。
    • 反对声音：无明显反对声音，多数用户认可量化设置的重要性。

  5. 🔥 推荐使用Oobabooga和LM Studio等后端工具

    • 正方观点：这些工具能够帮助用户更好地管理和运行模型。
    • 反方观点：无明显反对声音，多数用户认可这些工具的实用性。

金句与有趣评论

  1. “😂 Everlier：Coding - codestral, General logic: quick - llama3.1 8b q6 (or higher), Mistral Nemo, slow - Gemma 27B, Yi 34B, Mixtral (and its fine-tunes), uber-slow - llama3.1 70B (q2 and q4), Mistral Large (q2)”

    • 亮点：Everlier详细列出了不同模型的适用场景和速度分类，帮助用户快速选择合适的模型。

  2. “🤔 Downtown-Case-1755：InternLM 20B should completely fit in VRAM. Deepseek Lite Code V2 is surprisingly good for such a heavy Moe, it will be super fast.”

    • 亮点：Downtown-Case-1755推荐了InternLM 20B和Deepseek Lite Code V2，强调了它们在硬件配置下的高性能表现。

  3. “👀 Cool-Hornet4434：If you don’t mind slowing things down, well now you can take a large chunk of your RAM (whatever you have left over after bootup) and allow that space to be used by GGUF models along with your CPU to process it.”

    • 亮点：Cool-Hornet4434提供了关于如何利用剩余RAM来运行大型模型的实用建议，增加了讨论的深度。

  4. “😂 No_Afternoon_4260：Codestral 22b for coding, gemma 27b for the rest, really curious what kind of speed you get.”

    • 亮点：No_Afternoon_4260简洁明了地推荐了Codestral 22b和Gemma 27b，并表达了对运行速度的好奇。

  5. “🤔 e79683074：Basically all 70b models at Q5_K_M \\ Q5_K_L quantizations, GGUF format, or Mistral Large but at Q3_K_S or IQ3_M.”

    • 亮点：e79683074详细列出了不同量化设置下的模型推荐，帮助用户更好地理解量化设置的影响。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，参与者们分享了丰富的经验和见解，帮助用户更好地选择和配置适合其硬件的模型。主要分歧点在于不同模型在推理速度和性能上的权衡，部分用户推荐了快速但功能稍逊的模型，而另一些用户则倾向于功能强大但速度较慢的模型。可能的原因是用户对速度和功能的需求不同，以及对不同量化设置的理解和偏好。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会出现更多针对RTX 4090和64GB RAM配置的优化模型和工具。
  • 潜在影响：随着硬件配置的提升，用户将能够运行更大、更复杂的模型，推动AI应用的发展。

详细内容：

标题：在特定硬件配置下选择最佳模型的热门讨论

在 Reddit 上，有一则题为“ What is the best model I can run with 64GB ram and 16gb vram? ”的帖子引起了广泛关注，收获了众多的评论和建议。该帖子的发布者表示即将拥有一台配备 RTX 4090 笔记本 GPU（16GB）和 64GB 内存的笔记本电脑，并询问在此配置下，能够运行什么样的模型且具有良好的推理速度，同时也希望得到大家的推荐。

讨论的焦点主要集中在各种模型的选择以及其在特定硬件配置下的性能表现。有人分享道：“Coding - codestral, General logic: quick - llama3.1 8b q6 （或更高）, Mistral Nemo, slow - Gemma 27B, Yi 34B, Mixtral （及其微调）, uber-slow - llama3.1 70B （q2 和 q4）, Mistral Large （q2）”。还有用户提到：“Codestral 22b 用于编程，Gemma 27b 用于其他方面，真的很好奇您能获得什么样的速度。建议即使您不得不将一些层留在 CPU 内存中，也不要低于 q6 或 q5。” 有用户好奇地问：“对不起，如果我的问题有点傻，但是您如何获得模型的 q5 或 q6 呢？到目前为止，我只在 Ollama 上使用了 LLMs，只有 q4 可用。” 有人回答：“没问题，我实际上是老派的，所以去 hugging face 上，搜索您的模型 + gguf。您会看到模型页面并下载您感兴趣的量化版本。下载后，我会例如使用 oobabooga（如果您需要，它也有一个 Openai 兼容的 api）。如果您感到迷茫，可以给我发私信。”

对于模型的选择，观点各不相同。有人认为，如果想要最快的响应但受限于 VRAM，可以选择 16B 模型；如果不介意一定的质量损失以追求更快响应，可以选择 32B Q4/4BPW。也有人表示，可以运行 Q5 70B 并具有大量上下文，但速度会较慢。还有人提到 InternLM 20B 应该完全适合 VRAM，Deepseek Lite Code V2 对于如此重的模型来说表现得令人惊讶地好，速度超快。

在这场热烈的讨论中，大家各抒己见，分享了自己的经验和看法。但对于究竟哪种模型才是最适合的，仍没有一个明确的定论，这取决于用户的具体需求和对速度、质量的容忍度。

您认为在这样的硬件配置下，哪种模型才是最优选择呢？