原贴链接

我们很高兴地宣布，mistral.rs已添加对最近发布的Llama 3.2 Vision模型的支持！相关示例、食谱和文档可在GitHub上找到。本地运行mistral.rs既简单又快速，支持SIMD CPU、CUDA和Metal加速，使用ISQ进行模型量化，提供UQFF预量化模型以节省内存和计算成本，支持模型拓扑系统和Flash Attention、Paged Attention以提高推理性能。运行方式包括使用OpenAI API的HTTP服务器、Python包和交互式聊天模式。安装后，可通过命令进入交互模式。项目基于Hugging Face Candle构建。

讨论总结

本次讨论主要围绕 mistral.rs 对 Llama 3.2 Vision 模型的支持展开。用户们对这一新功能的发布表示了极大的兴趣和赞赏，特别是对其在技术支持、功能扩展和性能表现方面的讨论尤为热烈。主要话题包括对新模型的支持计划、视频输入功能的期待、兼容性问题的解决以及分布式推理的需求。整体氛围积极，用户对 mistral.rs 的发展速度和效率给予了高度评价。

主要观点

  1. 👍 对 mistral.rs 支持 Llama 3.2 Vision 的赞赏
    • 支持理由：用户认为这是一个技术上的重大进步，提升了本地运行大型模型的能力。
    • 反对声音：少数用户对某些功能的具体实现和兼容性表示担忧。
  2. 🔥 对新功能扩展的期待
    • 正方观点：用户希望增加视频输入功能，支持更多模型如 qwen2。
    • 反方观点：部分用户担心新功能的增加可能会带来额外的技术挑战。
  3. 💡 对兼容性和技术支持的讨论
    • 支持理由：用户对 mistral.rs 在不同操作系统上的兼容性表示关注，特别是 Windows 和 Metal 加速的支持。
    • 反对声音：部分用户遇到了具体的技术问题，如 Metal 加速不兼容。
  4. 🚀 对分布式推理的需求
    • 支持理由：用户希望在多台设备上运行大型模型，提升计算效率。
    • 反对声音：目前 mistral.rs 尚未完全支持 tensor parallelism，需进一步开发。

金句与有趣评论

  1. “😂 Great! Any plan for qwen2-vl?”
    • 亮点：用户对 mistral.rs 的功能扩展充满期待。
  2. “🤔 Yes! That, Pixtral, and Idefics 3 are planned.”
    • 亮点：开发者积极回应用户需求，展示项目的发展方向。
  3. “👀 Also, could you implement video input? There are other models like Qwen2 that accept video as input in addition to image.”
    • 亮点：用户提出了具体的功能需求，体现了对技术细节的关注。
  4. “🚀 Yes! When I add Qwen2-VL, I’ll look into adding that as top priority.”
    • 亮点：开发者对用户需求的重视和快速响应。
  5. “🤌 Wow awesome. Released before ollama 🤌”
    • 亮点：用户对 mistral.rs 的开发速度表示惊叹和钦佩。

情感分析

整体情感倾向积极，用户对 mistral.rs 支持 Llama 3.2 Vision 模型的发布表示高度赞赏和期待。主要分歧点集中在具体功能实现和兼容性问题上，部分用户对技术细节提出了质疑和改进建议。积极情感主要源于对新技术的兴奋和对开发团队努力的认可，而负面情感则源于对功能限制和兼容性问题的担忧。

趋势与预测

  • 新兴话题：视频输入功能和分布式推理可能会成为后续讨论的热点。
  • 潜在影响：mistral.rs 的进一步发展有望提升本地运行大型模型的能力，对机器学习和人工智能领域产生积极影响。

详细内容：

标题：mistral.rs 对 Llama 3.2 Vision 模型的本地支持引发热烈讨论

最近，一则关于 mistral.rs 支持新发布的 Llama 3.2 Vision 模型的帖子在 Reddit 上引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。原帖主要介绍了 mistral.rs 为 Llama 3.2 Vision 模型提供的多种功能和便捷的运行方式，包括 SIMD CPU、CUDA 和 Metal 加速，模型量化、拓扑系统、注意力机制支持等，并提供了相关示例、文档和多种安装运行方式的指南链接。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人询问是否有对 qwen2-vl 的计划，开发者表示有此规划。还有用户提出能否实现视频输入，开发者回应在添加 Qwen2-VL 时会优先考虑。也有人关心是否会发布基于最新版本的二进制文件，开发者称下一次发布将包含。另外，关于 I 量化支持和分布式推理，开发者表示 I 量化支持在计划中，预计 3 - 4 周会有初步进展，分布式推理在添加张量并行支持后也会考虑。

有用户称赞项目进展迅速，有人询问是否支持 Windows 系统，得到了肯定的答复。还有用户提到当前 Metal 上的 3.2 Vision 存在问题，开发者表示已修复。有人好奇能否在 Google Colab 中复现，开发者称可以通过安装 Python PyPI 包实现。

总之，mistral.rs 对 Llama 3.2 Vision 模型的支持引发了热烈讨论，开发者对用户的各种问题和建议都给出了积极回应，展示了项目的活跃发展态势。