原贴链接

这是一个链接：https://ollama.com/library/llama3.2 - vision，没有更多的文本内容可翻译。

讨论总结

这是一个关于Ollama官方支持llama 3.2 vision的讨论。其中涉及到Ollama在不同平台的运行问题、相关模型的支持需求、运行模型的硬件要求、开源软件发展中的资金和人力需求等多方面内容，讨论氛围比较积极务实，大家各抒己见。

主要观点

  1. 👍 花费精力解决预览版运行后很快就有正式版发布，感觉自己的努力有点多余
    • 支持理由：有人在花费精力搞清楚预览版运行后不久就迎来官方正式发布，产生无奈情绪
    • 反对声音：无
  2. 🔥 需要更多视觉模型
    • 正方观点：目前仅有的视觉模型可能不够用，满足不了需求
    • 反方观点：无
  3. 💡 llama.cpp可能对视觉模型不支持
    • 解释：有评论者根据经验认为llama.cpp对视觉模型不友好，存在不支持的可能性
  4. 💡 Ollama添加pixtral支持已有一段时间
    • 解释：部分评论者提及ollama在pixtral支持方面已经过了一段时间
  5. 💡 在特定环境下发布后续图片时系统无法识别并会产生幻觉内容，怀疑是漏洞
    • 解释：使用者在特定环境下发现此现象并怀疑是漏洞

金句与有趣评论

  1. “😂 mrjackspade: Of course. 12 hours after I go through the effort of figuring out how to get the preview running, its officially released.”
    • 亮点：生动地表达出自己辛苦探索预览版运行，结果很快官方正式版就发布的无奈感。
  2. “🤔 Pro - editor - 1105: Now we need more vision models.”
    • 亮点：直接指出当前对更多视觉模型的需求，开启了关于Ollama发展需求的讨论。
  3. “👀 Intelligent_Jello344: Llama 3.2 Vision 11B requires least 8GB of VRAM, and the 90B model requires at least 64 GB of VRAM.”
    • 亮点：明确给出了不同版本的Llama 3.2 Vision模型的VRAM需求，提供了实用信息。

情感分析

总体情感倾向是比较中性的。主要分歧点在于对一些技术的支持情况（如llama.cpp对视觉模型的支持）以及一些产品功能体验（如llama 3.2 vision 11b的表现）的看法。可能的原因是大家基于各自不同的使用场景和期望，在这些方面会产生不同的意见。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于开源软件接受捐赠资助维护者的讨论可能会进一步发展，以及在不同环境下运行Ollama出现的问题（如软件漏洞、VRAM需求等）可能会继续被探讨。
  • 潜在影响：对Ollama后续发展方向产生影响，比如是否会根据大家对视觉模型的需求增加相关支持；也可能影响到其他类似开源项目对资金和人力投入的思考。

详细内容：

标题：Ollama 对 Llama 3.2 Vision 的官方支持引发热烈讨论

近日，Reddit 上一则关于“Ollama 现在官方支持 llama 3.2 vision”的帖子引起了广泛关注。该帖包含链接 https://ollama.com/library/llama3.2-vision ，截至目前已收获了众多点赞和大量评论。

帖子引发的主要讨论方向集中在新支持的模型特点、实际使用体验、与其他相关技术的比较等方面。其中的核心问题包括：Ollama 对 llama 3.2 vision 支持的实际效果如何？需要多少 VRAM 来运行？是否存在未解决的问题？

讨论焦点与观点分析如下： 有人分享说，刚费很大力气弄明白如何运行预览版，结果就正式发布了。还有人表示自己也有多次类似经历。有人认为虽然着急，但有时还是得等待。有人提出部署战术性懒惰的观点。 有人认为现在需要更多的视觉模型。有人提到 Ollama 很久之前就应该添加 pixtral 支持。有人质疑消息来源。还有人指出这可能是指“某个公司很久没发布新模型，然后 20 分钟后就发布了”的情况。 有人说需要更多的 vulkan runner merge。有人认为只支持 llama.cpp 没什么用。有人指出它由 Open WebUI 支持。有人展示了一张金毛寻回犬幼犬的图片，并对其进行了详细描述，认为这与话题有关，可能会引起对宠物的关注等。 有人说 Msty 是基于 Ollama 的，手动升级 Ollama 实例就可以使用。有人认为 Msty 是 llama.cpp 的包装器，所以短时间内不太可能支持 3.2 vision。 有人说现在需要支持 Python 3.12。有人询问这是什么。 有人问 llama.cpp 什么时候支持，因为这样能支持所有平台。有人表示也想知道。有人认为 llama.cpp 是最糟糕的流行项目之一，忽略了很多东西。也有人认为他们是在努力保持代码库的干净，值得尊重。 有人表示在 Open WebUI 上使用有疑问。有人说重启 Open WebUI 后可以使用。有人说使用 Docker 安装可以运行。有人问非 Docker 版本怎么办。 有人说希望 Molmo 和 QwenVL 也能得到支持。有人询问运行所需的 VRAM 量，有人回答 Llama 3.2 Vision 11B 至少需要 8GB 的 VRAM，90B 模型至少需要 64GB。 有人质疑 Ollama 是否运行 llama.cpp 以及使用的后端。有人说 ollama 最初是 llama.cpp 的包装器，但现在有自己的实现，因为 llama.cpp 的进展停滞。 有人指出如果发布后续图片，会出现问题。有人说上传两张图片时，似乎出现了组合或合并的情况。

总的来说，这次关于 Ollama 对 llama 3.2 vision 支持的讨论十分热烈，大家从不同角度发表了看法，为进一步了解这一技术提供了丰富的观点和经验。