原贴链接

社区的朋友们，大家好！我们近期的改动让在本地运行像Llama 3.2 Vision这样的模型变得前所未有的容易。现在安装mistral.rs就像运行以下命令一样简单：金属：pip安装[mistralrs - metal]；CUDA：pip安装[mistralrs - cuda]；Apple Accelerate：pip安装[mistralrs - accelerate]；Intel MKL：pip安装[mistralrs - mkl]；普通CPU：pip安装[mistralrs]。此外，我们最近集成了一些优化的MLX注意力内核，使我们的解码T/s提高了26%。CUDA也没有被忽视：我们添加了Marlin GPTQ内核以及FP8量化。查看GitHub：https://github.com/EricLBuehler/mistral.rs；Python包文档：[API.md](https://github.com/EricLBuehler/mistral.rs/blob/master/mistralrs - pyo3/API.md)；用于轻松使用预量化模型的UQFF模型集合：[UQFF集合](https://huggingface.co/collections/EricB/uqff - 670e4a49d56ecdd3f7f0fd4c)

讨论总结

这个帖子主要介绍了Mistral.rs v0.3.2的新进展，包括性能提升和不同的安装方式等。评论者们围绕这个项目提出了各种各样的问题，例如是否支持特定的模型（AMD ROCm、qwen2 - vl、pixtral、Nemotron等）、在不同设备（苹果硅芯片计算机、m4计算机）上的性能表现、与其他项目（llama.cpp）的关系等。同时，也有用户对项目名称提出了改名建议，还有用户对项目给予了积极评价。总体氛围比较和谐，大家都在关注项目的发展。

主要观点

  1. 👍 询问Mistral.rs是否支持AMD ROCm
    • 支持理由：用户希望项目能支持更多类型，扩展应用范围
    • 反对声音：无
  2. 🔥 项目名称可能造成混淆，改名或许更好
    • 正方观点：项目更新易被误认为是MistralAI官方发布，若项目流行可能收到警告信
    • 反方观点：无
  3. 💡 开发团队正在开展对Qwen2 - VL的支持工作
    • 这显示了项目在功能扩展方面的进展，回应了用户对于功能支持的期待。
  4. 💡 关注mistral.rs v0.3.2与ollama的运行速度对比
    • 这体现了用户对新软件版本性能比较方面的关注。
  5. 💡 对项目是否支持Nemotron模型提出疑问
    • 表明用户对Mistral.rs项目有一定的兴趣，并且关注到该项目与其他模型之间可能存在的关联。

金句与有趣评论

  1. “😂 dittospin：Every time I see an update I think it’s an official MistralAI release haha maybe a name change would be good, but, regardless, you’re doing awesome work!”
    • 亮点：幽默地指出项目名称容易造成混淆，同时肯定项目工作
  2. “🤔 jacek2023: Are you going to support qwen2 - vl and pixtral?”
    • 亮点：直接提出对项目功能支持的疑问，是比较典型的用户关注点
  3. “👀 leelweenee：O.P., from the read me it seems that when using an apple silicon computer (M1 - M3), metal should be faster because it runs on GPU than apple accelerate which will run on CPU?”
    • 亮点：对项目在特定硬件上不同运行方式的速度提出疑问，涉及到性能比较方面。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者在提问的同时也对项目表示肯定。主要分歧点较少，不过在项目名称是否需要更改上有不同看法。可能的原因是大家对项目的发展有不同的期望，部分人从避免法律风险和消除混淆的角度认为应该改名，而也有人觉得目前的名字并不影响项目的优秀成果。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于项目在更多硬件设备（如m4计算机）上的表现以及对不同模型（如Nemotron、llama vision 90b等）的支持可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果项目继续按照用户需求扩展功能、优化性能，可能会在AI模型开发和应用领域吸引更多用户，提高在相关领域的影响力。

详细内容：

标题：Mistral.rs v0.3.2 性能大幅提升并新增多项支持

近日，Reddit 上一则关于“Mistral.rs v0.3.2”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

原帖主要介绍了 Mistral.rs v0.3.2 的一系列更新，包括能更轻松地在本地运行像 Llama 3.2 Vision 这样的模型，还详细列举了不同安装方式，如 Metal、CUDA、Apple Accelerate 等的安装指令，并提供了相关链接。此外，还提到整合优化的 MLX 注意内核使解码速度提升 26%，CUDA 方面也有新增内容。

帖子引发的主要讨论方向包括对不同硬件和模型的支持问题。比如，有人询问能否支持 AMD ROCm，有人期待对 qwen2-vl 和 pixtral 的支持，还有人关心与 ollama 相比的运行速度。

文章将要探讨的核心问题是：Mistral.rs v0.3.2 在不断优化和拓展支持的过程中，如何满足用户对于多样化硬件和模型的需求。

讨论焦点与观点分析

在讨论中，有观点认为应该支持 AMD ROCm，有人称 Vulkan 不错，但 ROCm 目前状况不佳，希望未来能有改进。有用户觉得当前名字可能会带来问题，建议改名。还有人对在苹果硅电脑上 Metal 和 Apple Accelerate 的运行效果提出疑问，开发者给出了解答。

有人期待对更多模型的支持，比如 nemotron 模型。也有人提到对 llama 相关模型的支持以及量化问题。

对于名字是否要更改的问题，有用户认为项目很棒，但名字可能会带来麻烦，是个需要考虑的问题。

而在硬件支持方面，大家都希望能够覆盖更多种类，以满足不同用户的需求。

总的来说，讨论中的共识是希望 Mistral.rs 能够不断完善和优化，为用户提供更好的服务和支持。一些独特的观点，如对名字和硬件支持的深入探讨，丰富了讨论的内容，让大家对 Mistral.rs 的发展有了更全面的思考。