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讨论总结
原帖寻求在本地低端RTX3000 GPU上运行llama的最佳方式,包括从Python调用以及通过GUI的方式。评论者们纷纷给出自己的建议,如Ollama + Open webui、Harbor、Tabby、koboldcpp等,并且针对部分方式的优劣展开了讨论,如对Ollama的评价有褒有贬,整体讨论氛围比较和谐,大家都在分享自己的经验和见解。
主要观点
- 👍 Ollama + Open webui可用于在本地GPU运行llama
- 支持理由:在docker容器中性能稳定、访问便捷且社区便于解决问题
- 反对声音:有观点认为Ollama是带有额外步骤的llama.cpp,可使用KCPP
- 🔥 采用在脚本文件中运行llama.cpp并使用mikupad连接模型
- 正方观点:这种方式适用于纯写作或指令场景
- 反方观点:无(未提及)
- 💡 推荐Harbor作为在特定GPU上运行llama的一种方式
- 支持理由:需要接受使用Docker,可以使用eject命令从Harbor配置创建docker compose文件,不建议安装所有40多个支持的项目
- 反对声音:无(未提及)
- 🤔 Lmstudio可原生拆分GPU和CPU的模型
- 正方观点:在模型不适合GPU内存时很有用
- 反方观点:GUI和API不能同时激活,界面容易导致操作失误或下载不兼容LLM,可能存在使显卡闲置功耗达100瓦的情况
- 😎 推荐使用“ollama”从控制台或终端运行
- 支持理由:未详细阐述,直接推荐并给出网址ollama.com
- 反对声音:无(未提及)
金句与有趣评论
- “😂 AaronFeng47:Ollama + Open webui "
- 亮点:这是最早给出的一种运行方式,引发了后续的讨论。
- “🤔 StatusOperation5:I access my models via Python and Open WebUi. The performance is solid, the access is convenient, and the community is large enough that I was able to solve any issues I had with a quick web search.”
- 亮点:阐述了Ollama + Open webui这种方式的优点。
- “👀 candre23:Because ollama is just LCPP with extra steps. If you want LCPP with a user - friendly interface, just use KCPP.”
- 亮点:提出了对Ollama不同的看法。
- “😏 aeroumbria:I’m running llama.cpp in a script file and connecting to models using mikupad.”
- 亮点:分享了一种独特的运行llama.cpp的方式。
- “💥 rayjump: I really like Lmstudio because it can natively split a model between gpu and cpu.”
- 亮点:点明了Lmstudio的一个重要特性。
情感分析
总体情感倾向是积极的,大家都在积极分享自己的经验和建议。主要分歧点在于对Ollama这种方式的看法,部分人认为它有多种优点,部分人觉得它是带有额外步骤的llama.cpp。可能的原因是大家对于操作便利性、功能完整性等方面有不同的考量标准。
趋势与预测
- 新兴话题:目前还没有明显的新兴话题,但随着技术发展,可能会有更多关于如何优化这些运行方式性能的讨论。
- 潜在影响:这些不同运行方式的分享可以帮助更多人在本地低端GPU上运行llama,促进相关技术在更多场景下的应用。
详细内容:
在本地低端 RTX3000 GPU 上运行 llama 的最佳方式引发热烈讨论
近日,Reddit 上一篇关于在本地低端 RTX3000 GPU 上运行 llama 的帖子引发了众多关注,获得了大量的点赞和评论。帖子中提问者希望能找到一种既能在 Python 中调用,又有良好图形用户界面(GUI)的方法,同时也提到了该领域变化迅速,希望获得最新的推荐。
讨论的焦点主要集中在各种运行 llama 的方式及工具上。有人推荐使用 Ollama + Open webui ,称其在自己的系统中运行效果良好,性能稳定、访问方便,遇到问题能通过网络搜索迅速解决。但也有人认为 Ollama 只是 LCPP 多了些步骤,更倾向于 KCPP ,因其增加了 LCPP 后端的能力。还有人表示直接使用能提供 OpenAI 兼容 API 的主机,并搭配 open-webui 作为 GUI 以及 Langchain/OpenAI api 到本地主机的 Python 。
有人分享自己在脚本文件中运行 llama.cpp 并通过 mikupad 连接模型,认为这种方式在纯写作或指令方面表现出色,特别是其中的“替代令牌选择”功能,在控制情节和纠正错误词汇选择时非常有帮助。
不少人提到了各自使用的具体工具和方法,比如使用 Docker 容器运行 Ollama 并通过 HTTP 调用,或者使用 LM Studio ,有人称赞其能在 GPU 和 CPU 之间原生地分配模型,也有人指出其存在的问题,如空闲时显卡功耗过高。
总之,关于在本地低端 RTX3000 GPU 上运行 llama 的最佳方式,讨论中各方观点丰富多样,没有形成统一的定论,每个人都根据自己的需求和经验给出了不同的建议。
究竟哪种方式才是最适合的?这可能需要根据个人的具体情况和需求来决定。但通过这次热烈的讨论,为有类似需求的人提供了更多的思路和参考。
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