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讨论总结

原帖作者成功运行Llama 3.1 405B后，在Reddit引发讨论。评论涉及多个方面，包括运行效率的衡量（如每秒处理标记数）、硬件需求（如内存、显存、特定CPU和GPU）、对某些操作的态度（如购买内存运行程序），还有一些围绕相关概念（如法国首都概念及拼写）以及模型比较（如与ChatGPT）等话题展开的讨论，整体氛围偏向技术交流，大家各抒己见。

主要观点

  1. 👍 查询法国首都在维基百科比在CPU运行405B更快
    • 支持理由：维基百科是专门的知识查询库，处理简单问题更高效。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 加载模型到内存需要256GB的RAM且在A6000 GPU上运行速度慢
    • 正方观点：评论者自身经历表明需要这么多内存且GPU运行速度不佳。
    • 反方观点：无
  3. 💡 对购买内存来运行相关程序的行为持否定态度，认为有下载途径
    • 支持理由：未明确，但暗示存在下载途径可解决运行问题。
    • 反对声音：无
  4. 🤔 理论每秒令牌数的经验法则是RAM速度/模型大小
    • 解释：由评论者根据经验和知识提出这一计算法则。
    • 反对声音：无
  5. 😎 不建议为现实用途重现原帖操作，原帖操作方式慢
    • 支持理由：原帖操作只是为了测试可行性，并非好的设计或资金有效分配。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 jacek2023: You can check capital of France on Wikipedia. Will be faster than running 405B on CPU.”
    • 亮点：通过简单例子对比出在CPU运行405B效率低。
  2. “🤔 bouncyprojector：It required 256 GB of RAM just to load the model into memory. Runs, but it’s annoyingly slow with an A6000 GPU.”
    • 亮点：直接给出运行模型的硬件需求和GPU运行的速度问题。
  3. “👀 nazihater3000: What a loser, why buy when you can download it?”
    • 亮点：表达出对购买内存行为的不屑，引发关于下载来源的讨论。
  4. “😏 my_name_isnt_clever：Petition for this to be the new standard unit for LLM inference speed.”
    • 亮点：提出将运行Llama 3.1 405B等待响应时长作为新的LLM推理速度单位。
  5. “🤨 Admirable - Couple - 859：Congrats, but fucking yikes bro”
    • 亮点：在恭喜的同时表达出对运行程序高内存要求的惊讶。

情感分析

总体情感倾向较为中性，主要是技术交流中的理性探讨。存在一些小的分歧点，如对购买内存运行程序的态度，部分人持否定态度，可能是因为他们认为有其他途径解决运行问题而不必花费金钱购买内存；对于原帖操作的实用性也存在不同看法，这是由于大家对运行效率、资金分配等方面的考量不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于不同硬件配置下的LLM运行效率计算可能会引发更多深入讨论，如更多人可能会分享自己的硬件配置和运行结果来完善理论计算。
  • 潜在影响：对于想要运行Llama 3.1 405B或类似大型语言模型的人来说，这些讨论可以提供硬件选择、运行效率评估等方面的参考，有助于他们优化自己的运行方案。

详细内容：

标题：成功运行 Llama 3.1 405B 后的热门讨论

在 Reddit 上，有一则关于成功运行 Llama 3.1 405B 的帖子引发了众多关注。该帖子包含一张电脑屏幕截图，展示了编程和系统监控的过程。此帖获得了大量的点赞和评论。

主要讨论方向集中在运行该模型所需的硬件配置、性能表现以及与其他类似模型的比较等方面。

文章将要探讨的核心问题是：如何在有限的硬件条件下优化模型的运行效果，以及不同配置所带来的性能差异。

在讨论中，各种观点层出不穷。有人认为单纯依靠 CPU 运行速度过慢，需要配备足够强大的 GPU 才能满足需求，比如“[sedition666] You need GPUs for anything serious”。也有人分享了自己的个人经历，如“[bigh - aus] Always test first before spending money. I have a 16 core Epyc. (7302P) running ollama on arch in a VM (esxi) 128gb ddr4 - ecc (everything else is idle except for openwebui) llama3.1 8b instruct - q8 gives 6.4 T/s llama3.1 70b q8 gives 1.37T/s”。

关于运行速度，有人指出“[EmilPi] For those interested in theoretical tokens per second, the rule of thumb is RAM speed / model size.”，但也有人表示实际情况并非如此简单。

对于模型的质量，有用户分享了生成的内容，如“[bouncyprojector] Quality is top - tier. After 4 or 5 cat poems (cat’s name is Spock) I asked it for a short movie script and got this:……”。

在争议点方面，对于是否需要购买硬件还是下载，以及不同硬件配置对性能的影响存在不同看法。

共识在于大家都认识到硬件配置对于模型运行效果的重要性。特别有见地的观点如“[EmilPi] What I’m saying is this is an unusably slow way to interact with any kind of LLM and op is doing it just to see if it’s possible, not because it’s a good design choice or an effective allocation of funds. You either want enough GPU to run the model of your choosing or an apple silicon Mac with as much of the fastest ram you can afford”，丰富了讨论内容。

总之，这场关于运行 Llama 3.1 405B 的讨论为相关技术爱好者提供了丰富的信息和思考方向。