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在Windows系统上运行大语言模型是否有替代软件

讨论总结

此讨论围绕原帖中关于LLM Studio是否好用以及在Windows系统下运行大型语言模型（LLM）是否有替代软件展开。评论者们积极分享了各自使用不同软件的经验、不同软件的优缺点、速度比较等内容，整体氛围较为和谐，大家各抒己见分享信息。

主要观点

  1. 👍 存在许多在Windows运行LLM的替代软件。
    • 支持理由：众多评论者推荐了如kobold CPP、Ollama、msty.app、Jan.ai等多种替代软件。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 LLM Studio运行GGUFs速度快，适合用来测试电脑运行速度。
    • 正方观点：bearbarebere推荐在尝试其他程序之前先试用LM studio，因为它运行GGUFs比其见过的任何程序都快。
    • 反方观点：road - runn3r表示在自己的经验里Kobold有时能比LM studio快15倍。
  3. 💡 不同电脑配置（如CPU、GPU等）可能影响程序运行速度的比较结果。
    • 解释：CoyRogers从CPU角度发表看法，不同电脑硬件下各软件速度不同。
  4. 🤔 LLM Studio具有单安装可执行的特点，使用便捷。
    • 解释：noneabove1182指出LLM Studio这一优势，相比其他推荐工具对普通用户更友好。
  5. 🌟 Ollama设置起来相对麻烦。
    • 解释：bearbarebere提到ollama设置起来对非技术人员较麻烦。

金句与有趣评论

  1. “😂 bearbarebere：I recommend trying LM studio before all others because it runs GGUFs faster than any other program I’ve seen (tied with ollama but ollama is annoying to set up if you’re not techy). so you’ll know how fast your computer can run them when it’s set up right.”
    • 亮点：直接比较了LM studio和ollama的特点，指出LM studio在速度方面的优势和ollama在设置上的不便。
  2. “🤔 road - runn3r：Not in my experience. Kobold can be sometimes up to 15÷ faster. (on a 3060ti)”
    • 亮点：以自己的实际经验反驳了之前关于LM studio速度快的观点，提出Kobold在特定显卡下更快。
  3. “👀 noneabove1182：Where lm studio shines is the single install executable and you’re up and running like a normal Windows/Mac application, no mess no fuss no barrier of entry”
    • 亮点：清晰地阐述了LLM Studio在易用性方面的优势。
  4. “😉 pablogabrieldias：What I really don’t understand is how someone can use Ollama. Look, I have analyzed it from all points of view and I don’t understand why someone would use a program like that.”
    • 亮点：表达了对Ollama使用的疑惑，体现出不同用户对软件的看法差异很大。
  5. “💥 first2wood：Tried. It’s running ollama for local LLM. I hope they can run llama.cpp instead of ollama. Ollama changes model file extension to none. It’s too annoying. I don’t know why they do it.”
    • 亮点：指出ollama运行中的一个缺点，即改变模型文件扩展名很烦人。

情感分析

总体情感倾向为正面积极。主要分歧点在于不同软件的性能（速度）比较和易用性方面。可能的原因是大家使用的电脑配置不同、对软件功能需求不同以及使用场景的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：像带有Python代码解释器且能执行代码并包含在聊天中的LLM替代软件这类功能需求的提出，可能引发后续对特定功能的LLM替代软件的讨论。
  • 潜在影响：对Windows下LLM软件的开发者来说，用户对不同软件的评价和需求有助于他们改进产品，如优化软件速度、提高易用性等；对于用户来说，可以更全面地了解不同软件的特点，选择更适合自己的LLM运行软件。

详细内容：

《关于 LLM Studio 及其替代软件的热门讨论》

在 Reddit 上，一个关于“Is LLM Studio good?”的帖子引发了众多关注，获得了大量的点赞和评论。帖子主要询问了在 Windows 系统中运行 LLM 有无替代软件。

这一话题引发了热烈的讨论，观点各异。有人认为 LM studio 运行 GGUFs 的速度快，比如有人说：“我开始使用 Oobabooga 时，接受了 GGUFs 的速度为 4 - 9t/s 。但 LM studio 能将其提升到 40t/s 。” 但也有人提出不同意见，如“Kobold 有时能快 15 倍（在 3060ti 上）。”

关于 LM Studio 的优点，有人表示“它的单安装可执行文件和像普通 Windows/Mac 应用一样的运行方式，简单易用，没有繁琐的步骤和障碍，这一点非常有价值。”但也有人指出其存在的问题，比如“对其新的界面改动不太满意”。

对于替代软件，用户们提到了众多选择。有人推荐“Koboldcpp 对于 gguf 量化后端很不错”，还有人提到“Ollama 作为服务器可以连接不同的图形用户界面和工具，而且是开源的，有 MIT 许可证。”但也有人认为“Ollama 设置起来很麻烦”。

此外，还有诸如 Msty、Backyard、jan.ai 等软件被提及。讨论中，有人分享自己的使用经历，如“我用过很多，最终选择了 Kobold.cpp ，它无需安装，操作简单，运行速度快。”

在这场讨论中，核心问题在于不同用户对于 LM Studio 以及其替代软件在性能、易用性、开源性、许可证等方面的看法存在差异。究竟哪款软件更适合自己，还需根据个人需求和使用习惯来判断。

您在选择这类软件时，更看重哪些因素呢？是速度、易用性，还是其他方面？