原贴链接

帖子中仅包含一个视频链接：https://v.redd.it/rzpcacfg9rwd1/DASH_1080.mp4?source=fallback，无具体可翻译内容

讨论总结

整个讨论围绕着标题中的VSCode + Cline + VLLM + Qwen2.5组合展开。涉及硬件使用、模型性能、插件功能、配置方法等多个技术方面的交流，包括一些对不同工具或版本间的比较、对未了解技术的好奇与询问，氛围积极友好，是一个以技术探讨为主的讨论。

主要观点

  1. 👍 该模型是双4090上的4位量化模型
    • 支持理由：原帖相关内容及技术交流中提及
    • 反对声音：无
  2. 🔥 小模型适应Cline定制工具方案较难
    • 正方观点：在技术交流中有相关测试和反馈
    • 反方观点：无
  3. 💡 非开发者也可使用本地模型进行代码生成
    • 解释：在答疑过程中指出插件可用于代码编辑器，非开发者可操作
  4. 💡 72b版本应该表现更好
    • 解释：在技术交流中根据经验和尝试得出的评价
  5. 💡 达成特定设置需在OpenAI兼容端点提供本地LLM服务并配置Cline
    • 解释：有评论者给出这种达成设置的操作思路

金句与有趣评论

  1. “😂 This is a 4bit quantized model on a dual 4090.”
    • 亮点：明确指出模型的量化设置与使用的硬件情况。
  2. “🤔 Small models tend to have a harder time to adapt to Cline’s custom tool scheme.”
    • 亮点：指出小模型在特定工具方案下的适应情况。
  3. “👀 dfwmanzilla: What is this strange goodness and how does one learn it please?”
    • 亮点：体现出对未知技术组合的好奇。
  4. “💬 Enough - Meringue4745: Are you a developer? If no: It’s a plugin for a code editor, and you can use any local model for code generation.”
    • 亮点：解答了不同身份用户对于插件的使用问题。
  5. “👍 johakine：Thank you for the info, I’ll try qwen - 2.5 - 72b - instruct by API provider with 131k context.”
    • 亮点：表达对原帖信息的感谢并给出自己的尝试计划。

情感分析

总体情感倾向为积极。主要分歧点较少，基本都是围绕技术问题进行探讨，如不同工具的使用场景、模型版本的性能等。可能的原因是这是一个技术相关的话题，大家更多关注技术本身的特性、功能和优化，而不是带有主观情感的争论。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于不同技术组合与现有流行工具（如co - pilot）之间比较的讨论。
  • 潜在影响：如果这些技术组合被更多人了解和应用，可能会对代码开发效率、模型使用方式等相关领域产生积极的推动作用。

详细内容：

标题：关于 VSCode + Cline + VLLM + Qwen2.5 的热门讨论

近日，Reddit 上一篇题为“VSCode + Cline + VLLM + Qwen2.5 = Fast”的帖子引发了众多网友的热烈讨论。该帖获得了大量的关注，评论众多。

帖子主要探讨了不同模型在特定设置下的性能表现和使用体验。其中，有人表示经过主观测试，coder 7b 无法与基础 32b 版本相竞争，如果能在可接受的性能下运行 32b 版本会更好。还有用户提到小型模型在适应 Cline 的自定义工具方案时往往会遇到困难，但使用 aider 处理不太复杂的任务时能得到还不错的结果，不过有时也无法符合 aider 的回复格式。

在个人经历和案例分享方面，有用户称这是一个 4 位量化模型，在双 4090 上运行，使用 rope 缩放以获得尽可能多的上下文。还提到 GPU 未全速运行，因为 PCIE 被 NVMe 驱动器完全占用。为了让硬件适配，甚至不得不使用带有外部冷却器的 4090，且无法关闭机箱。

有趣的观点中，有人表示还没时间测试，先假定模型较小所以性能可能不太好，但会在某个时候检查。

讨论的焦点主要集中在不同模型的性能对比、硬件配置的要求以及相关设置的方法等方面。

有人分享自己使用的是双 4090 和 1 个 3080ti 的配置，主板是 ryzen 9 7950x，机箱是 Lian Li O11D。有人询问如何设置，得到了详细的回复，包括命令行、模型、扩展安装等方面的设置。有人好奇 rope 缩放是否能按因子值乘以原始最大上下文，得到了肯定的回答。还有人询问是否可以在单个 4090 24GB GPU 上实现，被告知在默认上下文中可以用 ollama 测试。

对于模型的比较，有人提出将其与 exllamav2 对比，想知道是否更快、质量更高，得到回复称 exl2 很棒，但对某些模型支持不足，所以目前还是选择 awq。有人对比了 Cline 和 Continue，称 Cline 适合大规模更改或创建整个项目，Continue 适合较小规模的生成和编辑。

关于此设置在不同系统上的运行情况，有人询问 Cline 是否能在 Windows on ARM 上运行。

总的来说，这场讨论为大家在模型选择、配置优化和工具使用方面提供了丰富的参考和思考。但不同用户的需求和体验各异，仍需要根据自身情况进行探索和尝试。