原贴链接

是的，这是真的。我正在做一个实验，看我的GPU能处理多少查询。从今天起的一周内，你可以使用我的GPU进行任何请求。我的IP地址是[67.163.11.58]，我的API端点在1234端口。不需要密钥，也没有最大标记数。端点与OpenAI的相同（POST /v1/chat/completions和GET /v1/models）。你可以发送任意数量的请求，完全没有标记限制。我目前正在运行一个未经审查的llama 8b模型。玩得开心！

讨论总结

原帖作者表示可以在一周内（可延长）免费使用自己的3080Ti进行请求处理，这是一个测试GPU处理能力的实验。评论者们围绕这个帖子展开了多方面的讨论，包括对使用时长的疑问、对相关技术（如模型、API服务软件等）的好奇、对这种开放行为安全性的担忧，也有对原帖积极态度的认可。

主要观点

  1. 👍 原帖作者将使用时长设定为一周但可延长
    • 支持理由：原帖作者想根据大家需求来延长时间以完成GPU处理请求能力的测试
    • 反对声音：无
  2. 🔥 开放API端点供他人使用存在安全风险
    • 正方观点：很多人指出如LMStudio API可能存在漏洞，会导致攻击者无限制访问机器等风险
    • 反方观点：原帖作者未作出反驳，但仍在进行实验
  3. 💡 对免费使用GPU查询的帖子中的模型和API服务软件表示好奇
    • 很多人询问相关的模型和API服务软件，有人得到回复是LM Studio且能使用多种后端运行模型
  4. 👀 存在有人会过度使用GPU的可能
    • 支持理由：使用规则宽松，无密钥无最大令牌限制，容易出现失衡
    • 反对声音：无
  5. 🤔 无审查模型存在不足且易被用于非法用途
    • 解释：有人认为无审查模型比原始模型笨且多被用于非法用途，所以不应与之关联

金句与有趣评论

  1. “😂 Dylanissoepic: It’s been 4 hours and still hasn’t crashed. I’m impressed with the model.”
    • 亮点：通过实际使用时长来表明对模型稳定性的认可
  2. “🤔 If you’re looking for somewhere to donate compute for rig testing purposes: https://stablehorde.net/ "
    • 亮点：推荐了一个可以捐赠计算资源的网站
  3. “👀 除非你非常擅长IT安全，否则你应该让（原帖作者）删除这个帖子，也许还得换个IP。”
    • 亮点：直接表达出对原帖作者安全风险的担忧并给出建议
  4. “😎 random - tomato: Epic!! I’m playing around with it as I speak…”
    • 亮点：表达出对免费使用GPU的兴奋之情
  5. “💡 对于那些不想向API发送请求的人，可在我的网站上免费试用（无需注册）：[https://dylansantwani.com/llm/]”
    • 亮点：为不想向API发送请求的人提供了新的资源使用途径

情感分析

总体情感倾向较为复杂。一方面有积极的情感，如对免费使用GPU资源的兴奋和对原帖实验的认可；另一方面存在担忧的情感，主要分歧点在原帖提供GPU资源是否存在安全风险上，部分人认为这是一个有趣的实验，而另一部分人则觉得这种公开IP和API端点的行为存在很大风险，可能是因为大家对网络安全意识和对技术风险的认知不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：原帖作者创建的可避免向API发送请求的试用站点后续的使用情况和反馈。
  • 潜在影响：如果真的存在安全风险，可能会引起更多人对在网络上公开分享计算资源安全性的重视，也可能会影响到类似实验或者资源共享行为在网络上的开展方式。

详细内容：

标题：Reddit 上的 GPU 共享实验引发热议

最近，Reddit 上一则关于免费共享 3080Ti GPU 的帖子引起了广泛关注。该帖子中包含一张服务器状态界面的图片，还详细介绍了 GPU 共享的相关信息，包括 IP 地址、API 端点等，获得了众多点赞和大量评论。帖子主要讨论的方向是关于这一实验的安全性、可行性以及可能带来的影响。

讨论焦点与观点分析： 有人质疑这是否是一个安全实验，担心会带来安全隐患。比如有用户提到“任何在 LMStudio API 端点的漏洞都可能导致远程代码执行，让攻击者不受限制地访问运行它的机器”。还有用户表示“LMStudio 并非一个将安全作为首要任务设计的应用程序，这是在玩火”。 也有人对实验的具体情况感到好奇，比如询问使用的模型和软件，以及如何进行配置连接。 同时，一些用户分享了自己的经历和感受。有用户称“实验进行了 4 小时还未崩溃，对模型印象深刻”。 对于这一实验，有人认为很酷很有趣，想尝试参与；但也有人强烈建议立即删除帖子，采取措施保障环境安全，甚至尽快更换 IP 地址。

总的来说，这次 GPU 共享实验在 Reddit 上引发了热烈的讨论，大家对于其安全性和实际效果存在较大的争议。