原贴链接

无实际内容，仅提供了两个图片链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/images/q2im64v88bxd1.png!/format/webp和https://llminfo.image.fangd123.cn/images/pd1vlm1a8bxd1.png!/format/webp

讨论总结

这是一个关于不同推理引擎（Llama.cpp、MLC LLM、vLLM）性能比较的讨论。原帖可能包含展示性能比较的柱状图，评论者们从各自的角度出发，对这些模型在不同场景下的性能、量化方式、数据收集、技术设置等方面进行了讨论，同时也提出了一些疑问、分享了个人经验以及对未包含元素的看法，整体氛围充满技术探讨氛围，较为理性客观。

主要观点

  1. 👍 kryptkpr想尝试MLC而不想被安排项目。
    • 支持理由：未明确提及，可能是个人对MLC的兴趣。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 SuperChewbacca认为MLC不错但有格式要求，转换模型有步骤且耗时，速度快值得研究。
    • 正方观点：自己尝试后觉得速度快。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 速度和量化是重要考量因素（Leflakk观点）。
    • 解释：对自己来说在比较不同机器学习模型时这两者很重要。
  4. 💡 vLLM速度虽快，但在vram使用上存在劣势（Leflakk观点）。
    • 解释：在使用awq或gptq时比等效的gguf量化和上下文（q4 kv缓存）需要更多的vram。
  5. 💡 在短语境下MLC性能最佳（AdventurousSwim1312观点）。
    • 解释：根据自身经验，在3090设备上使用Qwen 7b q4f16时MLC能达到每秒150个令牌的处理速度，高于vllm和exllama。

金句与有趣评论

  1. “😂 kryptkpr: I need to play with MLC now, stop giving me projects!”
    • 亮点：表达了对MLC的急切尝试愿望，语言诙谐。
  2. “🤔 What matters for me is speed but also quantizations.”
    • 亮点：简洁地指出在模型考量中的两个重要因素。
  3. “👀 For llama.cpp I just grabbed the raw log data from the server from the API calls.”
    • 亮点：提供了关于llama.cpp数据收集的具体方式。
  4. “😎 If you really want to be compute efficient, you need to quantize activations.”
    • 亮点：强调了量化激活对于计算效率的重要性。
  5. “🤓 In my experience, so far, MLC is by far the best in short context (I got 150t/s with Qwen 7b q4f16 on 3090).”
    • 亮点：结合自身经验给出了在特定条件下MLC性能较好的结论。

情感分析

总体情感倾向为中性。主要分歧点较少，更多的是对不同模型技术层面的讨论。可能的原因是这个话题比较专业，大家更多地是在分享知识、经验和提出技术相关的疑问，而不是进行情感性的争论。

趋势与预测

  • 新兴话题：像TabbyAPI (ExllamaV2)这样未被纳入比较的模型是否应该加入比较可能会引发后续讨论，还有对不同模型在更多特定场景下（如与Outlines的兼容性、在NVLINK下双显卡推理等）的性能比较也可能成为新话题。
  • 潜在影响：对机器学习领域的研究人员和开发者在选择推理引擎时提供更多参考依据，有助于优化模型性能、提高计算效率等方面的工作。

详细内容：

标题：关于不同推理引擎性能的热门讨论

近日，Reddit 上一篇关于“Llama.cpp、MLC LLM 和 vLLM 推理引擎性能对比”的帖子引发了广泛关注。该帖子不仅提供了详细的柱状图展示在不同问题下这三种引擎的性能比较，还附上了丰富的测试数据和讨论内容。帖子获得了众多点赞和大量评论。

讨论主要围绕着这三种推理引擎在速度、量化方式、适用场景等方面的表现展开。有人表示需要尝试 MLC，也有人分享了自己使用不同引擎的经历和案例。

比如，有用户提到 MLC-LLM 有独特的格式，设置过程较为复杂但速度很快。还有用户指出 vLLM 在速度和量化方面的特点，以及 llama.cpp 的优势在于量化选项众多。

关于 MLC-LLM，有人表示其性能在某些情况下表现突出，但也有人对其下载模型的方式提出了疑虑。在量化方面，不同用户对于各种量化方式的效果和质量有不同的看法。

例如，有人认为对于相同大小，GGUF 的质量有时优于 EXL2，但也有人认为差异很小，可以为了速度而选择 EXL2。还有用户分享了在不同硬件配置下的测试结果和经验。

有人提出 –no-kv-offload 选项可能会极大损害 llama.cpp 的性能，影响基准测试的有效性。也有用户建议进行批量推理测试，并提供了相关的测试方法和工具链接。

总之，这场讨论为研究不同推理引擎的性能提供了丰富的视角和有价值的信息，但在一些关键问题上仍存在争议和待进一步探索的地方。