原贴链接

在使用SillyTavern遇到问题后，我尝试了Koboldcpp，不仅问题未出现，速度也更快。虽然每秒吞吐量的差异不大，但在处理4k、8k、10k、50k或更多上下文时，速度差异显著。我曾抱怨过tokenization耗时过长，使用更快的服务器如Kobold效果明显。不过，我还是喜欢LM Studio的UI，它使模型管理和切换更简便，适合初学者。

讨论总结

帖子主要讨论了Koboldcpp相较于LM Studio在处理大量上下文时的速度优势，特别是在tokenization阶段的性能表现。用户们分享了各自的使用经验和遇到的问题，涉及批处理功能的缺失、GPU配置优化、不同AI工具的优缺点等。尽管Koboldcpp在速度上表现出色，但LM Studio的UI设计和对初学者的友好性也得到了认可。讨论中还提到了其他AI工具如oobabooga和exllamav2的性能和使用体验，以及关于模型格式和硬件资源的讨论。

主要观点

  1. 👍 Koboldcpp速度优势
    • 支持理由：在处理大量上下文时，Koboldcpp的速度显著快于LM Studio，尤其在tokenization阶段。
    • 反对声音：部分用户在实际使用中并未感受到预期的速度提升。
  2. 🔥 批处理功能缺失
    • 正方观点：批处理功能对于提高效率至关重要，Koboldcpp的缺失是一个明显缺点。
    • 反方观点：开发者已标记为“Won’t Fix”，认为这不是优先解决的问题。
  3. 💡 LM Studio的UI优势
    • 支持理由：LM Studio的界面设计便于模型管理和切换，对初学者友好。
    • 反对声音：部分用户认为速度更重要，愿意牺牲UI体验。
  4. 🚀 硬件配置与模型运行
    • 支持理由：硬件配置对模型运行速度有显著影响，Koboldcpp在合适配置下表现更优。
    • 反对声音：某些硬件配置下，Koboldcpp的性能不如预期。
  5. 🌐 AI工具选择多样性
    • 支持理由：用户根据自身需求选择合适的AI工具，如oobabooga、exllamav2等。
    • 反对声音：工具之间的兼容性和功能差异给用户带来选择困难。

金句与有趣评论

  1. “😂 Kobold is simply top of the line in every way.”
    • 亮点：强调了Koboldcpp在各方面的卓越性能。
  2. “🤔 Kobold’s only shortcoming is the absence of batching.”
    • 亮点：明确指出了Koboldcpp的主要缺点。
  3. “👀 I’ve massive user of LM Studio for ages and on LLAMA-3.2-3b-8q I get about 105ish Tok/s.”
    • 亮点：提供了具体的性能数据，增加了讨论的实证性。
  4. “🚀 It makes model management and model swapping so much easier and tidier.”
    • 亮点：突出了LM Studio在模型管理方面的优势。
  5. “🌐 Reading the comments so far, am I the only one still using oobabooga? :P”
    • 亮点：以幽默的方式引发了关于oobabooga使用情况的讨论。

情感分析

总体情感倾向积极，用户对Koboldcpp的速度优势和LM Studio的UI设计表示认可，但对Koboldcpp批处理功能的缺失表示遗憾。主要分歧点在于不同用户对速度和UI的重视程度不同，以及在不同硬件配置下Koboldcpp的性能表现差异。讨论中用户积极分享经验和建议，显示出对AI工具性能和使用的关注。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型格式（如exl2）对性能的影响，以及不同AI工具的前端优化。
  • 潜在影响：随着用户对性能和易用性的需求增加，AI工具的开发可能会更加注重批处理功能、硬件优化和UI设计，以满足不同用户群体的需求。

详细内容：

《关于语言模型工具的热门讨论：Koboldcpp 与其他竞品的比较》

在 Reddit 上，一则题为“Koboldcpp is so much faster than LM Studio”的帖子引发了热烈讨论。该帖不仅分享了作者在使用不同语言模型工具时的体验，还提到了相关的问题和解决方案，获得了众多关注和大量评论。

讨论的焦点主要集中在 Koboldcpp 与其他工具如 LM Studio、oobabooga 等在速度、功能和易用性等方面的比较。有人称赞 Kobold 各方面都表现出色，也有人指出其没有批处理功能是个短板。

有用户表示，在相同的提示和设置下对比 TGWUI API 和 Kobold 的 API，发现 Kobold 在 Llama 3.1 上的生成速度快了 16%。但也有人分享说自己使用 LM Studio 时在 LLAMA-3.2-3b-8q 上能达到约 105 个令牌/秒，而安装 Kobold 后只有约 75 个令牌/秒。

还有用户提到，Koboldcpp 基于 llama.cpp 的采样方式可能存在一些导致延迟的特性，而对于较大的模型，速度则会趋于一致。

在讨论中，有人认为 oobabooga 项目可能被放弃，也有人因其灵活性仍在使用。对于速度测试，不同用户在不同情境下有不同的结果和体验。

总的来说，这场讨论反映了用户在选择语言模型工具时的多样需求和考量，也展示了不同工具的优势和不足。但究竟哪款工具更适合，还需根据个人的具体需求和使用场景来决定。