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有人试过这个吗？听起来很有前景。来自作者的介绍。

“AirLLM优化了推理内存使用，使得70B大型语言模型可以在单张4GB GPU卡上进行推理，无需量化、蒸馏和剪枝。现在你可以在8GB显存上运行405B的Llama3.1。”

https://github.com/lyogavin/airllm

讨论总结

本次讨论主要围绕在8GB VRAM上运行405B LLaMa模型的可行性和性能问题展开。评论者们对AirLLM技术表示了浓厚的兴趣，同时也对其运行速度和效率提出了质疑。讨论中涉及的主要话题包括模型的运行速度、CPU与GPU之间的计算任务分配、成本效益、以及这种技术在专业应用和业余爱好者中的适用性。总体而言，讨论氛围既有对新技术的好奇和期待，也有对其实际应用效果的怀疑和担忧。

主要观点

  1. 👍 在8GB VRAM上运行405B LLaMa模型可能会非常慢

    • 支持理由：评论者普遍认为，尽管技术上可行，但实际运行速度极慢，不适合实际使用。
    • 反对声音：部分评论者认为，对于非关键工作负载，这种技术可以有效降低成本。

  2. 🔥 将计算任务在CPU和GPU之间切换可能会影响效率

    • 正方观点：评论者指出，PCIe速度通常低于CPU RAM，因此在正常推理中并不实用。
    • 反方观点：有评论者认为，在某些情况下，使用CPU进行计算可能比在GPU和CPU之间切换更快。

  3. 💡 对于非关键工作负载，这种技术可以有效降低成本

    • 解释：评论者认为，尽管速度慢，但对于无法负担昂贵硬件的业余爱好者或非专业应用，这种技术具有一定的价值。

  4. 💡 这种技术可能不适合专业应用，更适合业余爱好者或无法负担昂贵硬件的人

    • 解释：评论者普遍认为，由于速度和效率问题，这种技术在专业领域的应用前景有限。

  5. 💡 在某些情况下，使用CPU进行计算可能比在GPU和CPU之间切换更快

    • 解释：有评论者通过实际测试发现，仅使用CPU进行推理的速度可能并不比GPU慢。

金句与有趣评论

  1. “😂 uchiha_indra：I think it should be pretty slow. What it does is moves a layer to GPU processes it moves the output to CPU moves the next layer to GPU and so forth.”

    • 亮点：形象地描述了AirLLM技术的运行过程，突出了其速度慢的问题。

  2. “🤔 shroddy：I think it would be faster to make the calculations on the CPU, instead of moving the data over PCI Express to the GPU.”

    • 亮点：提出了一个有趣的假设，即在某些情况下，CPU计算可能比GPU更快。

  3. “👀 universenz：If AirLLM really works, there is a time / quality / cost venn diagram waiting to be made.”

    • 亮点：用幽默的方式表达了AirLLM技术在时间、质量和成本之间的权衡。

  4. “😂 TheTerrasque：Nothing new under the sun. Same problem as before, very slow and other approaches are usually faster.”

    • 亮点：简洁地表达了评论者对AirLLM技术的怀疑态度。

  5. “🤔 arkbhatta：Their official doc says "without quantization" so the answer is likely to be no, but I can understand what you are trying to comprehend.”

    • 亮点：解释了AirLLM技术在精度方面的潜在问题。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对新技术的好奇和期待，也有对其实际应用效果的怀疑和担忧。主要分歧点在于AirLLM技术在速度和效率上的表现，以及其在专业应用和业余爱好者中的适用性。可能的原因包括技术细节的不透明、实际测试结果的不一致，以及对新技术的不确定性。

趋势与预测

  • 新兴话题：AirLLM技术在低显存环境下的实际应用效果和优化潜力。
  • 潜在影响：对大型语言模型在资源有限环境下的应用和推广可能产生一定的推动作用，但也可能引发对技术实用性和成本效益的进一步讨论。

详细内容：

标题：关于 405B LLaMa 在 8GB VRAM 上运行的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“405B LLaMa 在 8GB VRAM 上运行 - AirLLM”的帖子引起了广泛关注。该帖称“AirLLM 优化了推理内存使用，允许 70B 大型语言模型在单个 4GB GPU 卡上进行推理，无需量化、蒸馏和修剪。现在可以在 8GB VRAM 上运行 405B Llama3.1。”并附上了相关链接：https://github.com/lyogavin/airllm 。此帖获得了众多的评论和讨论。

讨论的焦点主要集中在运行速度和实用性上。有人认为速度应该会很慢，比如有用户分享：“它将一层移到 GPU 进行处理，将输出移到 CPU，再将下一层移到 GPU 等等。对于聊天机器人用例来说不太好，但对于可以异步运行的离线处理是不错的。” 还有人觉得在 CPU 上进行计算可能会比通过 PCI Express 将数据移动到 GPU 更快。

对于是否值得使用，观点不一。有人表示这对于非关键工作负载，以降低成本的方式来说，如果可行，是很惊人的。但也有人认为这对于严肃的工作不太适用，可能只是爱好者或像自己这样买不起 H100 的人用来尝试模型如何工作或测试新模型的热度。

有人测试后反馈，比如用 modest RTX3050（4GB）运行 13b 模型，完成一次 model.generate() 调用并请求 20 个输出令牌需要约 7 分钟，即便缓存后再次生成仍需约 7 分钟，速度很慢且不太实用。

还有用户指出，AirLLM 会将所有层拆分为单独的文件，这本身就很慢，还消耗两倍的磁盘空间。在推理过程中，逐个加载层并进行计算，速度比典型的 CPU 卸载还要慢，甚至 CPU 仅推理可能都不会更慢。

尽管 AirLLM 声称无需量化，但有人质疑在实际应用中，在 8GB VRAM 上运行 405B 模型是否真的现实和实用。

总之，关于 405B LLaMa 在 8GB VRAM 上运行的讨论充满了争议和不同的看法，速度和实用性成为了大家关注的核心问题。