原贴链接

https://x.com/ac_crypto/status/1815969489990869369

讨论总结

本次讨论主要围绕在两台 MacBook 上分布式运行 Llama 3.1 405B 模型的可行性、效率和成本效益展开。评论者们讨论了 MacBook 的硬件配置、模型运行的速度（tokens/second）、以及不同模型在不同量化设置下的表现。一些评论者分享了他们的硬件配置和运行经验，而另一些则对帖子内容表示怀疑或批评。整体讨论涉及硬件性能、模型推理速度、以及分布式计算的可行性。讨论中既有技术层面的深入探讨，也有对成本效益的考量，以及对未来技术发展的展望。

主要观点

  1. 👍 MacBook Pro 的 M3 Max 配置（128GB RAM）是运行大型模型的最佳选择。

    • 支持理由：评论者分享了他们的硬件配置和运行经验，认为这是最佳选择。
    • 反对声音：有人认为成本过高，不如租用高性能 GPU。

  2. 🔥 运行 405B 模型在两台 MacBook 上的速度（tokens/second）非常慢，仅适合概念验证。

    • 正方观点：评论者分享了他们的运行速度，认为速度较慢。
    • 反方观点：有人认为尽管速度慢，但技术可行性值得展示。

  3. 💡 Llama 3.1 405B 模型可能需要量化到 4 bpw 才能在两台 MacBook 上运行。

    • 解释：评论者推测模型可能需要量化到大约 4 比特每权重（bpw）才能适应两台 MacBook 的资源限制。

  4. 💡 使用两台 MacBook 进行分布式计算的成本高昂，且计算速度有限，不如租用高性能 GPU。

    • 解释：评论者讨论了使用 MacBook 进行此类计算的经济性和实用性，认为不如租用 GPU。

  5. 💡 展示在 MacBook 上运行 Llama 3.1 405B 分布式计算的技术可行性是值得的。

    • 解释：有人认为展示这种技术可行性并不意味着每个人都应该效仿，但技术展示本身有其价值。

金句与有趣评论

  1. “😂 Specs or it didn’t happen 🤔”

    • 亮点：评论者对帖子内容表示怀疑，认为需要具体配置信息。

  2. “🤔 Well, he said its around 200GB so the only two MacBook Pros that can run it are maxed out M3 Max with 128GB of RAM.”

    • 亮点：评论者解释了为什么只有特定配置的 MacBook 才能运行该模型。

  3. “👀 if you pause at 9s then you can see he got 0.2 tokens a second.”

    • 亮点：评论者指出了模型运行的具体速度，强调了速度之慢。

  4. “🤔 two macbooks with 128gb are around $10k and give him max 1-2t/s, this doesn’t make any sense”

    • 亮点：评论者讨论了成本效益问题，认为花费高昂但速度有限。

  5. “👀 I can’t find any information on what quantization formats exo supports. It must be quantized to around 4 bpw to fit on the 2 macbooks. Probably gguf though.”

    • 亮点：评论者讨论了量化设置的必要性，推测可能使用 gguf 格式。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，既有对技术可行性的赞赏，也有对成本效益的质疑。主要分歧点在于是否值得在 MacBook 上进行此类计算，以及与租用 GPU 相比的优劣。部分评论者对帖子内容表示怀疑，认为其为“尴尬的帖子”，而另一些则认为展示技术可行性本身就具有价值。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来在更大规模模型或多代理设置中使用多个高性能工作站进行推理的可能性。
  • 潜在影响：对分布式计算技术的进一步探索和优化，可能会影响未来 AI 模型的运行方式和硬件选择。

详细内容：

标题：关于在两台 MacBook 上运行 Llama 3.1 405B 的热门讨论

最近，Reddit 上有一个关于在两台 MacBook 上运行 Llama 3.1 405B 的帖子引起了广泛关注。该帖子链接为 https://x.com/ac_crypto/status/1815969489990869369 ，获得了众多用户的热烈讨论。

讨论焦点主要集中在运行的性能、成本效益以及技术实现等方面。有人认为这种方式速度太慢，比如有人说：“就算是运行 70B 模型都嫌慢，405B 分布式运行在两台机器上，除了概念验证，其他用途都太慢了。”也有人提到了具体的配置和数据，比如“我有一台戴尔 R730，任何双插槽至强、16 个内存插槽的机器都行。我装了 16x16GB DIMMs，速度越快越好，但我的只能达到 2133mhz。”还有人分享了不同型号和量化方式的运行速度，“Llama 2 70b q8 是 4.7 t/s。”

对于这种做法，大家看法不一。有人觉得完全没有意义，“两台 128GB 的 MacBook 约 1 万美元，却只能达到每秒 1 - 2 个令牌，这毫无意义。1 万美元足以让他长时间使用 3 个 H100 了，而且令牌每秒生成更多。”但也有人认为对于已经拥有 MacBook 的人来说，能这样做无需额外成本，也挺有趣。

同时，关于如何在多台机器上分布推理，也引发了大家的思考和讨论。有人说：“我对如何将一个巨大模型分片到多台机器上很感兴趣，掌握这个技能会很有用。”但也有人质疑其速度，“把任务卸载到另一台机器肯定超级慢。”

这场讨论反映了大家对于新技术尝试的不同观点和思考，究竟这种在两台 MacBook 上运行大型模型的方式是否具有实际价值，还有待进一步探讨。