原贴链接

https://huggingface.co/ISTA-DASLab/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-AQLM-PV-2Bit-1x16/tree/main

讨论总结

本次讨论主要围绕 Llama 70B 3.1 Instruct AQLM-PV 模型的发布展开，涵盖了量化方法、兼容性、性能评估和运行问题等多个方面。讨论者们关注了模型的量化技术，特别是 2-bit AQLM 方法，以及其在不同环境中的表现。此外，模型卡的缺失和评估过程的复杂性也引起了广泛关注。总体来看，讨论氛围偏向技术探讨，参与者们对模型的性能和未来应用表示期待。

主要观点

  1. 👍 2-bit AQLM (with PV-tuning) 是压缩 Llama 70B 的最佳方法

    • 支持理由：在 24GB 内存中无卸载情况下表现出色，尽管上下文较短。
    • 反对声音：量化过程需要数天时间在 A100 上完成，且仅在特定环境中可用。

  2. 🔥 缺少模型卡可能会影响用户对模型的理解和使用

    • 正方观点：模型卡的缺失可能导致用户难以全面了解模型的性能和适用性。
    • 反方观点：评估仍在进行中，模型卡的缺失可能是暂时的。

  3. 💡 Llama 70B 3.1 Instruct AQLM-PV 模型的文件大小减少比例约为 6.475 倍

    • 解释：通过量化技术，模型文件大小显著减少，但可能伴随性能下降。

  4. 💡 使用 vLLM 是运行 Llama 3.1 70B 模型的最简单和高效的方式

    • 解释：vLLM 提供了便捷的设置和运行环境，尽管存在一些兼容性问题。

  5. 💡 GGUF 格式目前不支持 Llama 70B 3.1 Instruct AQLM-PV 模型

    • 解释：PV-tuning 技术需要反向传播，与 GGUF 格式不兼容，导致模型无法在该格式下运行。

金句与有趣评论

  1. “😂 Downtown-Case-1755：2-bit AQLM (with PV-tuning) is likely the best way to cram Llama 70B within 24GB with no offloading (albeit at short context).”

    • 亮点：强调了 2-bit AQLM 方法在内存限制下的优势。

  2. “🤔 DinoAmino：A model card would be a nice thing too.”

    • 亮点：指出了模型卡对于用户理解模型的重要性。

  3. “👀 Everlier：70b model is famously used as an example for AQLM - takes 12 days on 8 A100s to quantize”

    • 亮点：揭示了量化过程的复杂性和高成本。

  4. “😂 AIPornCollector：Big if true. What backends can run this quantization format?”

    • 亮点：对新模型的真实性和兼容性表示怀疑。

  5. “🤔 FullOf_Bad_Ideas：Config looks weird on this one. Max position embeddings 8192, rope scaling null.”

    • 亮点：指出了模型配置的异常之处，引发了对量化过程的讨论。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向中性，主要集中在技术层面的探讨和问题解决。虽然有一些对模型性能和兼容性的质疑，但大多数评论者保持了客观和理性的态度，期待模型的进一步优化和应用。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化技术的进一步优化和简化，特别是如何减少量化过程中的时间和成本。
  • 潜在影响：随着量化技术的进步，未来可能会有更多高性能且易于部署的模型出现，推动AI应用的普及。

详细内容：

《Llama 70B 3.1 Instruct AQLM-PV 量化模型引发Reddit热议》

近日，Reddit上一则关于“Llama 70B 3.1 Instruct AQLM-PV Released. 22GB Weights.”的帖子引起了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。

原帖主要提供了相关模型的链接（https://huggingface.co/ISTA-DASLab/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-AQLM-PV-2Bit-1x16/tree/main），并探讨了该模型的量化方式、适用的后端、与其他模型的比较等内容。帖子引发的主要讨论方向包括模型的性能、在不同平台和工具中的兼容性、所需的硬件配置以及成本等。

讨论焦点与观点分析如下： 有人指出 2 位 AQLM（带 PV 调优）可能是在 24GB 内存且无卸载情况下容纳 Llama 70B 的最佳方式，但也提到了其兼容性问题，如在某些平台和工具中的使用限制。比如，有用户分享道：“刚在文本生成网页界面尝试，无法运行。查看 requirements.txt：aqlm[gpu,cpu]==1.1.6; platform_system == ‘Linux’。” 对于成本，有人表示：“对钱包的消耗很大，云 GPU 所需时间成本高昂。Llama 405B 若进行此类量化，文件大小约为 126.67GB。” 在性能方面，有人提到：“还未尝试这一模型，但相同设置的旧版 70B 在测试中表现不错。”但也有人质疑：“只有 2 位，它的表现真的好吗？” 关于兼容性，有人认为：“没有 GGUF 格式可能意味着不支持 MacOS 系统。”

讨论中的共识在于大家都对该模型的特点和应用表现出浓厚兴趣，希望能有更便捷的使用方式和更清晰的性能评估。特别有见地的观点如有人提出应该提供模型卡，以便更全面地了解模型。

总的来说，这次关于 Llama 70B 3.1 Instruct AQLM-PV 量化模型的讨论，展现了大家对新技术的关注和期待，也反映出在实际应用中所面临的各种问题和挑战。