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大家好！我们构建了一个开源工具，能够用一行代码对GGUF模型进行基准测试。（GitHub链接：https://github.com/NexaAI/nexa-sdk/tree/main/nexa/eval）动机：GGUF量化对于在本地设备上运行模型至关重要，但量化会极大地影响模型的性能。对量化后的模型进行测试是很必要的（这就是基准测试的作用所在）。但我们注意到一些挑战：1. 在本地或自托管服务器上没有简单、快速的方法来对量化后的GGUF模型进行基准测试。2. 现有基准测试（http://github.com/terryyz/llm - benchmark）中的GGUF量化评估结果不一致，显示的分数比模型开发者的官方结果要低。我们的解决方案：我们构建了一个工具，它能够：1. 用一行代码对GGUF模型进行基准测试。2. 支持多进程和8个评估任务。3. 在我们的测试中，它是现有可用的GGUF模型最快的基准测试工具。示例：在“ifeval”数据集上对Llama3.2 - 1B - Instruct Q4_K_M quant进行基准测试以用于一般语言理解。在具有4个多进程工作进程的4090设备上耗时80分钟。1. 在终端输入nexa eval Llama3.2 - 1B - Instruct:q4_K_M --tasks ifeval --num_workers 4（https://reddit.com/link/1gb7x5z/video/psgrmikmlqwd1/player）。2. 结果：https://llminfo.image.fangd123.cn/images/rv3lc6cplqwd1.png!/format/webp。我们从文本模型开始，计划扩展到更多的本地设备模型和模式。欢迎反馈！如果您觉得有用，请在GitHub上给个星：https://github.com/NexaAI/nexa-sdk/tree/main/nexa/eval。注意：评估会花费一些时间

讨论总结

原帖分享了一个能够用一行代码对GGUF模型进行基准测试的开源工具，阐述了开发该工具的动机和解决方案。评论者们围绕这个工具展开讨论，大多数人认可这个工具，部分人对工具的使用场景、模型来源、是否支持特定功能等方面提出疑问或建议，比如是否可以使用本地模型而无需上传、能否测试特定设备上模型的功耗效率、是否支持批量推理以及能否增加多语言测试等，整体氛围积极向上。

主要观点

  1. 👍 认可开源的GGUF模型基准测试工具
    • 支持理由：很多评论者表示工具看起来很棒或者很方便。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 希望能够使用自己的任意模型而无需上传
    • 正方观点：这样可以增加工具使用的灵活性。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 认为测试静态与imatrix量化比较有趣
    • 解释：未提及具体支持理由，但可能与模型性能测试相关。
  4. 💡 认为工具使用模型从本地路径获取会更灵活
    • 解释：本地路径可以方便用户根据自己的需求使用模型。
  5. 💡 表示本地路径很棒，Huggingface仓库是其次的选择
    • 解释：在模型来源方面更倾向于本地路径。

金句与有趣评论

  1. “😂 Oo this seems awesome.”
    • 亮点：简洁地表达了对工具的认可。
  2. “🤔 Any chance we can have it use our own arbitrary models without having to upload them?”
    • 亮点：提出了关于工具使用模型的重要疑问。
  3. “👀 Local path would be awesome, huggingface repo would be nice too but def not as important”
    • 亮点：对模型来源的一种观点阐述。
  4. “😎 There is no license on the Github repository, is this intentional?”
    • 亮点：发现了工具在Github上许可证相关的问题。
  5. “🤓 I would like to see multilingual tests added to the options in the future.”
    • 亮点：为工具的改进提出了建设性意见。

情感分析

总体情感倾向为正面积极，大多数评论者认可这个工具并表达出对工具的兴趣或者对开发团队的肯定。主要分歧点在于对原帖强调用一行代码进行基准测试这一特性，有个别评论者持调侃反对态度，认为这并非独特之处。可能的原因是不同人对工具特性的关注点不同，大部分人关注工具的实用性，而少部分人更关注表述的独特性。

趋势与预测

  • 新兴话题：对工具功能的拓展性需求，如增加多语言测试、测试设备功耗效率等可能会成为后续讨论的话题。
  • 潜在影响：如果工具按照评论者的建议进行改进和拓展功能，可能会吸引更多用户使用，推动GGUF模型在本地设备上的测试和应用，促进相关人工智能技术在本地设备端的发展。

详细内容：

《关于 GGUF 模型基准测试工具的热门讨论》

在 Reddit 上，有一则关于基准测试 GGUF 模型的帖子引起了众多关注。该帖介绍了一个开源工具，声称可以通过一行代码对 GGUF 模型进行基准测试，并提供了 GitHub 链接（https://github.com/NexaAI/nexa-sdk/tree/main/nexa/eval）。此帖获得了大量的互动，引发了热烈的讨论。

讨论焦点主要集中在工具的功能拓展和优化方面。有人好奇能否使用自己的任意模型而无需上传，有人认为本地路径运行会更灵活，还有人期待能测试特定设备上某一模型的功耗和效率。有人提出是否能进行批处理推理以提高效率，开发者回应目前有多重处理支持，并给出了在 Windows 系统下的一些优化建议。另外，也有人期待未来能增加多语言测试选项。

比如，有用户分享道：“作为一名在相关领域有过探索的人，我曾经使用 vllm 与 RTX 3090 处理 llama3 8b q4 模型，处理约 500 个计算机科学问题大概需要 3 分钟。而这里的 80 分钟显得长了很多，而且 GPU VRAM 未被充分利用来进行批处理推理，这方面肯定有改进空间。”

对于能否使用自定义模型，有人表示：“本地路径会很棒，Huggingface 仓库也不错但没那么重要。”

在关于批处理推理的讨论中，有用户提出：“多重处理基准测试很有趣，迫不及待想用我的 4070ti super 来测试上限。”

总的来说，大家对这个工具表现出了浓厚的兴趣，同时也提出了不少有价值的建议和期待。希望开发者能够根据这些反馈不断完善工具，为用户带来更好的体验。