原贴链接

你好 r/LocalLLaMA

我有一个请求。

我一直在致力于 Kalavai 项目，旨在使分布式AI变得简单。有一些出色的工具可以帮助AI爱好者和开发者在软件层面上（特别感谢 vLLM 和 llamacpp 等众多其他工具！），但在获取和管理必要的硬件资源以及协调它们方面，情况就像丛林一样复杂。这总是让我不得不在最终使用的模型大小上做出妥协（量化版本、较小的模型），以节省成本或在我的设备限制内进行操作。

今天我很高兴分享 我们Kalavai的第一个公开版本 客户端（完全免费，永久），这是一个CLI工具，可以帮助你从日常设备构建一个AI集群。我们的第一个用例是 分布式LLM部署，我们希望在社区的帮助下 扩展这一功能。

现在，请求来了！

我希望对大规模AI（超过单台机器）感兴趣的人能尝试一下，并提供诚实的反馈。

你是否认同我们的动机？

如果你尝试了Kalavai，你觉得它有用吗？你希望它为你做什么？

在使用大型LLM时，你有哪些痛点？

免责声明：

  • 我是Kalavai的创建者
  • 这是我第一次发帖 🙂

讨论总结

讨论主要围绕Kalavai项目展开，该项目旨在将日常计算机转变为个人AI云。用户对项目的功能、安全性、量化模型支持、与类似项目的对比、未来发展及开源性质进行了深入讨论。总体上，用户对项目表示了兴趣，并提出了一些建设性的建议，如增加项目解释的清晰度、加强安全性和隐私保护、支持更多量化模型等。讨论中也有用户对项目的开源性质表示关注，但总体氛围积极，用户对项目的前景表示乐观。

主要观点

  1. 👍 Kalavai项目允许使用多台机器托管单一模型，并通过OpenAI兼容的端点暴露
    • 支持理由：这个概念非常棒，能够有效利用多台机器的计算资源。
    • 反对声音：由于硬件限制，部分用户无法进行测试。
  2. 🔥 Kalavai在隐私和安全方面的设计，包括加密通信和用户对集群成员的控制权
    • 正方观点：用户可以在他们信任的网络和计算机上运行Kalavai，增加了安全性。
    • 反方观点：部分用户对设备间的安全通信和防止安全漏洞表示担忧。
  3. 💡 Kalavai目前支持vLLM所支持的所有量化方法，并正在开发llama.cpp模板以实现分布式使用
    • 解释：社区可能会先于官方开发出相关功能，Eralyon对Kalavai支持量化模型的能力表示赞赏。
  4. 🚀 Kalavai是一个支持多种架构和引擎的分布式计算平台，与“distributed-llama”相比具有更高的扩展性和灵活性
    • 解释：Kalavai不仅支持LLM部署，还支持其他计算任务，旨在通过模板实现轻松扩展。
  5. 🌐 Kalavai可以支持将Stable Diffusion图像生成任务从低配置设备转移到高配置设备上
    • 解释：评论者认为这种分布式处理方式可能在不久的将来成为可行，并询问当前是否支持这种功能。

金句与有趣评论

  1. “😂 SomeOddCodeGuy：If so, that sounds amazing.”
    • 亮点：表达了对Kalavai项目的高度赞赏。
  2. “🤔 SomeOddCodeGuy：Some folks may not be understanding what it’s doing right away.”
    • 亮点：指出了项目解释不够清晰，可能导致用户误解。
  3. “👀 Good-Coconut3907：Basically our approach is: we let users run kalavai in networks and computers they trust.”
    • 亮点：强调了Kalavai在隐私和安全方面的设计。
  4. “💡 Good-Coconut3907：Right now, anything that runs on vLLM, so in short, any quantization method they support (GGUF, AWQ, BytsAndBytes, INT8 and FP8), we do too.”
    • 亮点：详细解释了Kalavai支持的量化方法。
  5. “🚀 Good-Coconut3907：Distributed llama is designed to deploy specific architectures of LlaMa models across devices. Kalavai is a platform for distributed computing that happens to support LLM deployment across multiple machines (multiple architectures), but it’s also built to support fine tuning with Axolotl, deployment with multiple engines (llama cpp, vLLM, etc.).”
    • 亮点：清晰地对比了Kalavai与“distributed-llama”的区别。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，用户对Kalavai项目表示了浓厚的兴趣，并提出了一些建设性的建议。主要分歧点在于项目的开源性质和安全性问题，部分用户对Kalavai是否开源表示关注，并对设备间的安全通信和防止安全漏洞表示担忧。这些分歧可能源于用户对项目透明度和安全性的高要求。

趋势与预测

  • 新兴话题：Kalavai未来可能支持更多量化模型和图像生成任务，这将吸引更多用户参与讨论。
  • 潜在影响：Kalavai作为一个分布式计算平台，可能会对AI开发者和爱好者产生深远影响，特别是在资源有限的情况下，能够有效利用多台机器的计算资源。

详细内容：

标题：Reddit 热议新工具 Kalavai：将日常电脑转变为个人 AI 云

在 Reddit 的 LocalLLaMA 版块，一位开发者分享了其打造的工具 Kalavai。此帖获得了众多关注，评论区讨论热烈。

原帖主要介绍了 Kalavai 这一项目，它旨在让分布式 AI 变得更简单。开发者表示，尽管已有不少优秀的软件层工具，但在硬件资源采购和管理方面仍存在困难，导致使用模型时受到限制。如今推出了完全免费的 Kalavai 客户端的首个公开版本，希望感兴趣的人试用并提供反馈。

讨论焦点集中在多个方面。有人认为如果能像描述的那样，让多台机器共同承载一个模型并通过 OpenAI 兼容的端点进行访问，那听起来很棒，但因为自己的测试硬件多为 Mac 所以无法测试。还有人推荐在 GitHub 上给出简单明了的解释，以便大家更快理解项目的作用。

对于安全性，有用户提出了担忧，而开发者回应称已将隐私和安全纳入考虑，用户可在自己信任的网络和计算机中部署 Kalavai，并且决定谁能加入自己的集群。

在模型支持方面，有人询问是否接受量化模型，开发者表示只要是 vLLM 支持的量化方法，Kalavai 都支持，并正在开发 llama.cpp 模板。

关于与其他类似项目的区别，有人将其与 distributed llama 对比，开发者解释称 Kalavai 是一个支持多种架构和引擎的分布式计算平台，且扩展性更强。

还有用户询问能否利用 Kalavai 为 Stable Diffusion 图像生成软件提供本地云支持，开发者给予了肯定的答复。

对于“earning”一词，有人表示好奇，开发者解释目前 Kalavai 是私人集群解决方案，未涉及共享计算能力。

有人关心 Kalavai 与 vast.ai 的异同，开发者表示 Kalavai 是管理分布式计算的平台，能整合多种硬件资源，而 vast.ai 等主要提供 GPU 访问服务。

关于开源问题，开发者表示 Kalavai 客户端免费但未开源，引发了一些争议。有人认为未开源会让人有所顾虑，也有人认为这在一定程度上是可以接受的妥协。

总之，关于 Kalavai 的讨论展现了大家对其功能、安全性、开源等方面的关注和思考。