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最近，人们似乎对GGUF非常着迷，但我并不真正知道如何使用GGUF或它的含义。我尝试运行它时似乎总是出错，（我可能是100%错误的，我完全不知道），但我以为GGUF只适合低端电脑用户，而其他量化方法如GPTQ和AWQ更好，尤其是AWQ，它是最新的。但我也看到了像EXL2之类的东西，我真的不知道这些是什么意思，也不知道哪个是最好的。而且除了TheBloke（顺便说一下，有人知道他为什么消失了？），我几乎没有再看到有人制作AWQ量化了。

讨论总结

本次讨论主要围绕不同量化方法（如 GGUF、GPTQ、AWQ 等）的使用体验和性能差异展开。讨论者们分享了各自的硬件配置和使用这些方法的实际效果，特别是 GGUF 在系统 RAM 中卸载层以运行更大模型的能力。此外，讨论还涉及了其他量化方法的优劣比较，以及如何通过调整设置来优化模型运行。总体而言，讨论氛围较为技术性，主要集中在量化方法的性能和适用性上。

主要观点

  1. 👍 GGUF 能够将层卸载到系统 RAM，从而在 VRAM 不足的情况下运行更大模型

    • 支持理由：GGUF 允许在系统 RAM 中卸载层，使得在 VRAM 不足的情况下也能运行更大模型。
    • 反对声音：使用 GGUF 会导致模型运行速度变慢，但比无法运行要好。

  2. 🔥 GGUF 适合 CPU 或低端硬件用户

    • 正方观点：GGUF 能使模型轻量化且易于运行，特别适合 CPU 或低端硬件用户。
    • 反方观点：GPTQ 更适合 GPU 用户，通过降低精度来节省资源并保持性能。

  3. 💡 AWQ 是一种新的量化方法，旨在保持模型性能的同时缩小模型尺寸

    • 解释：AWQ 虽然较新但尚未普及，旨在保持模型性能的同时缩小模型尺寸。

  4. 👍 EXL2 较为小众，除非进行实验性工作，否则不太常见

    • 支持理由：EXL2 较为小众，主要用于实验性工作。
    • 反对声音：EXL2 的灵活性在 VRAM 使用和量化 KV 缓存方面有优势。

  5. 💡 GGUF 格式的模型文件是单一文件，便于管理和存储

    • 解释：GGUF 格式的模型文件是单一文件，便于在磁盘上管理和存储。

金句与有趣评论

  1. “😂 BoeJonDaker：I don’t know about the other types, but the reason I use GGUF is that it can offload layers to system RAM, so I can run larger models than just relying on VRAM.”

    • 亮点：强调了 GGUF 在系统 RAM 中卸载层的能力。

  2. “🤔 ChengliChengbao：god bless GGUF for allowing me to run 8x7B (47B param) models on my system.”

    • 亮点：展示了 GGUF 在运行大型模型时的实际效果。

  3. “👀 Rangizingo：GGUF: Use this if you’re on a CPU or a low-end rig.”

    • 亮点：简洁地说明了 GGUF 的适用场景。

  4. “😂 ArtyfacialIntelagent：so let’s delve right in and wander through the intricate maze that is LLM quantization formats navigating this dense jungle of acronyms like GGUF GPTQ AWQ and EXL2 to figure out which one to latch onto because reducing the calculation precision sure does free up some precious GPU resources but oh my finding the path that leads you from quantized wilderness back to the comforting arms of your familiar workflows can be a real odyssey isn’t it with all those various standards and tools each trying to outdo the other and boast of their superior philosophies and advanced strategies reminding one of those myriad image formats JPEG PNG SVG and WEBP each with their unique charm”

    • 亮点：用生动的比喻描述了量化方法的复杂性和多样性。

  5. “👀 jacek2023：I use GGUFs because they are single files, so it’s easy to manage models on my disk.”

    • 亮点：强调了 GGUF 格式的模型文件在管理上的便利性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，主要集中在技术性的讨论上。讨论者们对不同量化方法的性能和适用性进行了详细的分析和比较，没有明显的情感偏向。主要分歧点在于不同量化方法的优劣和适用场景，可能的原因是不同用户的硬件配置和使用需求不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：AWQ 作为一种新的量化方法，可能会引发后续的讨论和研究。
  • 潜在影响：随着量化方法的不断发展，未来可能会出现更多针对不同硬件配置和使用场景的优化方法，进一步提高模型运行的效率和性能。

详细内容：

标题：关于不同量化方法的热门讨论

最近，Reddit 上有一个关于各种量化方法的热门帖子引起了大家的广泛关注，点赞数众多，评论区也十分热闹。帖子的主要内容是发帖人表示对诸如 GGUF、GPTQ、AWQ 和 EXL2 等量化方法感到困惑，不了解它们的具体含义和用途，也不清楚哪一种是最好的，还提到 TheBloke 不知为何消失了。

讨论的焦点主要集中在不同量化方法的特点和适用场景。有人说使用 GGUF 是因为它可以将模型层卸载到系统内存，能运行比仅依赖 VRAM 更大的模型，虽然速度慢点但总比无法运行强。还有人指出 GGUF 并非只因在 CPU 或低端 GPU 上运行才被选择，像拥有 4 张 3090 显卡的用户也会将其作为默认选项，认为其输出质量高于 exl2。

有人详细介绍了各种量化方法：GGUF 适合 CPU 或低端硬件；GPTQ 更适合有 GPU 且追求性能和资源节省；AWQ 较新，适用于高端配置但未广泛流行；EXL2 并非那么小众，它是 GPTQ 的改进版，效率更高。

也有用户提到 GGUF 具有诸多优势，比如在 RAM 和 VRAM 之间卸载、在两台远程计算机之间通过 SSH 卸载、项目开发活跃、不需要 Python 进行推理、对 LLM 智能损害最小等。但也有人认为 GPTQ 在各方面都不如其他量化方法。

对于在 M3 Mac 上选择 GGUF 还是 GPTQ 的问题，也引发了讨论。

总之，关于不同量化方法的讨论丰富多样，各有各的看法和依据，为大家深入了解这些技术提供了多方面的参考。但究竟哪种方法最好，可能还需根据具体的硬件配置和使用需求来决定。