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
- 👍 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。
- 🔥 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。
- 💡 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。
- 🚀 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
- “😂 Great! Any plan for qwen2-vl?”
- 亮点:用户对 mistral.rs 的功能扩展充满期待。
- “🤔 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。
- “👀 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。
- “🚀 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。
- “🤌 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。
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