原贴链接

https://v.redd.it/mzjis0cl38qd1/DASH_1080.mp4?source=fallback

讨论总结

本次讨论主要集中在 OLMoE 7B 模型在低端 GPU 和 CPU 上的性能表现。评论者们分享了在不同硬件配置下的测试结果，讨论了模型在翻译任务中的输出质量问题，以及多语言支持的局限性。此外，还有关于如何在旧机器上运行模型、使用 Ollama 下载模型等技术细节的讨论。总体而言，讨论涉及模型的速度、准确性、技术配置等多个方面，展示了用户对 OLMoE 7B 模型的兴趣和实际应用中的挑战。

主要观点

  1. 👍 OLMoE 7B 在低端 GPU 和 CPU 上运行速度较快

    • 支持理由：评论者提供了在低端设备上的测试结果，证明了模型的高效性。
    • 反对声音：有评论指出在翻译任务中，模型的输出质量较差，内容重复。

  2. 🔥 在翻译任务中，模型的输出质量较差，内容重复

    • 正方观点：评论者指出模型在翻译任务中的表现不佳，生成的内容重复且不准确。
    • 反方观点：无明显反对声音，但有评论提到未来可能通过增加非英语数据来改善这一问题。

  3. 💡 模型在多语言支持方面存在局限性

    • 解释：评论者提到模型主要在英语语料上进行预训练，多语言支持不足，未来可能通过增加非英语数据来改善。

  4. 💡 可以在没有 GPU 的旧机器上运行 OLMoE 7B 模型

    • 解释：评论者提供了详细的步骤和建议，包括更新 llama.cpp 运行时扩展到 beta 版本 v1.1.9，以及通过 LMStudio 进行配置。

  5. 💡 APU 可以安装 ROCM，并能加速提示评估，释放 CPU 核心

    • 解释：评论者分享了在 5700g APU 上测试 OLMoE 7B 模型的经验，指出 APU 可以加速提示评估，释放 CPU 核心。

金句与有趣评论

  1. “😂 bearbarebere：Awesome! Will try it. !remindme 3 hours”

    • 亮点：评论者对帖子内容表示赞赏，并计划在3小时后尝试，使用了提醒指令。

  2. “🤔 Optifnolinalgebdirec：I ran the model with b3799. I asked it to translate sentences. The output was pretty poor. It did get 30 t/s, but everything it generated was repetitive.”

    • 亮点：评论者详细描述了模型在翻译任务中的表现，指出输出质量较差，内容重复。

  3. “👀 dsjlee：Probably yes. You need to click green icon on top left corner and then click "LM Runtimes" tab. I’ll attach a screenshot. It’s a puzzle solving.”

    • 亮点：评论者提供了详细的步骤和截图，帮助其他用户在旧机器上运行模型。

  4. “👀 chitown160：Tested the IQ4_XS of this on a 5700g APU running latest rocm and latest build of llama.cpp and it works great. Tested the Q8_0 and it is even performing faster.”

    • 亮点：评论者分享了在 5700g APU 上测试 OLMoE 7B 模型的经验，指出 Q8_0 模型运行速度更快。

  5. “👀 BrianNice23：It’s interesting to see how OLMoE outperforms dense models like Qwen 2.5 in terms of tokens/sec, especially on GPUs.”

    • 亮点：评论者对 OLMoE 7B 在低端 GPU 上的性能表现表示兴趣，并邀请其他用户分享测试结果。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，大多数评论者对 OLMoE 7B 模型在低端设备上的性能表现表示赞赏。然而，也有一些评论指出了模型在翻译任务中的输出质量问题和多语言支持的局限性。这些负面观点主要集中在模型的实际应用效果上，而非对模型的整体评价。总体而言，讨论氛围较为友好，评论者们分享了各自的测试结果和技术配置经验，展示了用户对 OLMoE 7B 模型的兴趣和实际应用中的挑战。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会有更多关于如何优化 OLMoE 7B 模型在多语言支持方面的讨论，以及如何在更多类型的硬件设备上运行模型的技术分享。
  • 潜在影响：OLMoE 7B 模型在低端设备上的高效性能可能会吸引更多开发者关注和优化类似的模型，推动低端硬件在人工智能应用中的普及。

详细内容：

标题：OLMoE 7B 在低端 GPU 和 CPU 上表现出色引发热烈讨论

近日，Reddit 上一则关于“OLMoE 7B 在低端 GPU 和 CPU 上速度快”的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。帖子主要介绍了 OLMoE 7B 这一模型在不同硬件配置下的性能表现，并提供了多个相关链接。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人测试了在自己的 AMD Radeon RX6600 8GB 上使用 Vulkan 的情况，发现对于 CPU 仅为 Ryzen 3600 时，能达到 37 个令牌/秒，而对比的 Qwen2.5 7B 在相同 CPU 上仅为 8 个令牌/秒；在 RX6600 上能达到 130 个令牌/秒，而 Qwen2.5 7B 在相同 GPU 上为 32 个令牌/秒。还有用户表示在笔记本电脑的 RTX A1000 6GB（相当于 RTX 3050 移动版）使用 CUDA 版本的 llama.cpp 时，OLMoE 7B 为 60 个令牌/秒，而 Phi-3 3.8B 为 36 个令牌/秒。 有人无法让 gguf 在 text-generation-webui api 端点运行，称未检测到 OLMOE 模型类型。而另有人解释说 OLMoE 支持上周才合并到 llama.cpp 中，如果 AI 推理应用未更新较新的 llama.cpp 版本，GGUF 将无法工作。 有人尝试运行该模型进行句子翻译，输出效果不佳，虽达到 30 个令牌/秒，但生成内容重复。 有人询问能否在没有 GPU 的旧机器（8GB 内存）上运行，得到回复称可能可以，但需要注意一些条件。 有人测试了该模型在特定 APU 上的运行情况，并解答了关于能否在 APU 上安装 ROCM 的问题。

对于 OLMoE 7B 模型，讨论中存在一定的共识。比如大家普遍认可其在某些硬件配置下的速度优势。但也存在争议，例如模型的输出质量参差不齐，在一些情况下表现不佳。特别有见地的观点认为，以其 1.3B 的活跃参数，或许不能期望它在所有方面都优于密集的 7B 模型。

总之，OLMoE 7B 模型的性能表现引发了大家的热烈讨论，不同用户的测试结果和观点丰富了对这一模型的认识。