原贴链接

https://github.com/NexaAI/nexa-sdk/releases/tag/v0.0.8.4-metal

讨论总结

本次讨论主要围绕在本地运行 Qwen 2.5 系列模型时，对不同 GPU 和 CPU 的支持问题展开。讨论中涉及了开发者对模型的支持程度、不同工具包（如 nexa-sdk 和 llama.cpp）的功能对比、图像生成模型的支持情况以及对 Vulkan 和 SYCL 的支持计划。总体氛围积极，开发者们对模型的支持表示赞赏，并对未来功能扩展表示期待。

主要观点

  1. 👍 开发者对模型的支持程度极高
    • 支持理由：当开发者真正关心时，模型的支持程度可以达到非常高的水平。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  2. 🔥 nexa-sdk 支持 ONNX 和 GGML 模型
    • 正方观点：nexa-sdk 支持文本生成、图像生成、视觉语言模型（VLM）和文本转语音（TTS），这些都是 llama.cpp 所不具备的功能。
    • 反方观点：无明显反方观点。
  3. 💡 希望 ComfyUI 能够集成不同量化格式的语言模型
    • 解释：评论者希望减少对多个后端的依赖，以便在一个平台上完成图像和文本生成任务。
  4. 💡 询问 CUDA 和 ROCM 之外的 GPU 支持
    • 解释：评论者探讨了 Vulkan 和 SYCL 的支持计划，以及是否有可能在单个系统或多系统网络中，将模型推理任务分配给多个 CPU 和 GPU。
  5. 💡 koboldcpp 在运行 GGUF 格式模型时表现优异
    • 解释：评论者对 koboldcpp 的表现表示赞赏，并建议将其整合到 Nexa SDK 中。

金句与有趣评论

  1. “😂 It sure is crazy how well supported a model can be when the devs actually care.”
    • 亮点：强调了开发者关心对模型支持程度的重要性。
  2. “🤔 I wish comfyui could integrate llms with different quant formats so I can stop needing 4 different backends and do all of my image and text generation on one platform.”
    • 亮点：表达了用户对集成需求的期待。
  3. “👀 I’m exl2 enjoyer, just a note that there is no comparison with koboldcpp, If i need run guff it never failed me, unlike ollama or LM Studio”
    • 亮点：对比了 koboldcpp 与其他工具的表现。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，开发者们对模型的支持表示赞赏，并对未来功能扩展表示期待。主要分歧点在于不同工具包的功能对比，尤其是 nexa-sdk 与 llama.cpp 之间的差异。可能的原因是用户对功能多样性和集成需求的期待不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：Vulkan 和 SYCL 的支持计划可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对 Vulkan 和 SYCL 的支持可能会影响模型推理任务的分配和效率，进而影响用户对不同工具包的选择。

详细内容：

标题：在 HF 上本地运行 Qwen 2.5 等模型的 GGUF 格式引发热议

近日，Reddit 上一则关于在 HF 上本地运行 Qwen 2.5、Qwen 2.5-Coder、Qwen 2.5-Math 等模型的 GGUF 格式的帖子引发了广泛关注。该帖子提供了相关链接：https://github.com/NexaAI/nexa-sdk/releases/tag/v0.0.8.4-metal ，获得了众多用户的点赞和大量评论。

讨论主要围绕以下几个方面展开： 有人称赞模型得到了很好的支持，认为这是开发者用心的成果。有人询问该模型与 llama.cpp 或 vLLM 的区别。有用户指出这是一个综合的工具包，支持 ONNX 和 GGML 模型，还支持文本生成、图像生成、视觉语言模型和文本转语音等功能，而 llama.cpp 无法做到。还有人希望 comfyui 能整合不同量化格式的模型，以便在一个平台上进行所有的图像和文本生成。

有人询问能否仅用 CPU 生成图像，得到的回复是 CPU 和 GPU 版本的 SDK 都支持图像生成，但用 CPU 效率较低。

对于支持的格式和功能，有用户提到感谢开源，并询问关于支持 vulkan 和 sycl 等的计划。相关开发者回复表示计划本月支持 vulkan，并正在与芯片公司合作进行混合推理。

有人提到喜欢 koboldcpp，认为它与当前讨论的模型无可比性。开发者表示了解 koboldcpp 的优势，且在考虑将相关功能整合进 Nexa SDK。

这场讨论的共识在于大家对模型的新功能和改进充满期待。特别有见地的观点是关于不同模型和工具的功能差异及优势分析，丰富了对这一技术的探讨。

总的来说，这次关于模型运行格式和工具的讨论，充分展示了大家对相关技术的关注和深入思考，也为进一步的发展提供了有益的交流和参考。