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512GB显然不够。我的系统最多能装1TB。想知道这是否能让我在最大上下文长度下运行模型。

讨论总结

原帖就1TB内存是否足以让DeepSeek V2.5 FP8以最大上下文长度运行进行提问，由于512GB不够且自己系统最多只能装1TB内存。评论主要从技术角度出发，讨论了运行模型需要的硬件条件，包括强调VRAM对运行速度的重要性，指出增加系统内存运行模型可能速度极慢甚至不可用，还提及不同配置下模型运行的速度、遇到的问题等情况，也有部分评论涉及对原帖问题的疑惑、调侃，还有围绕技术交流展开的对话。

主要观点

  1. 👍 增加系统内存来运行模型可能会使模型不可用，因为速度会极慢。VRAM才是使模型以合理速度运行的关键。
    • 支持理由：从技术层面解释了运行模型时系统内存和显存的不同作用，强调显存对速度的关键影响。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 在CPU上运行相关操作会很困难。
    • 正方观点：从模型运行的资源需求角度出发，认为CPU难以满足运行需求。
    • 反方观点：无
  3. 💡 存在以特定显存和内存运行模型的成功案例。
    • 解释：通过给出参考链接说明有以21gb显存和136gb内存以q4km运行相关模型的情况。
  4. 💡 不同的MoE模型在lmsys上的排名不同，反映出其质量和可用性的差异。
    • 解释：从模型排名角度分析不同MoE模型的质量和可用性。
  5. 💡 运行kv缓存量化需要开启特定功能，如flash attention。
    • 解释：从技术设置方面指出运行kv缓存量化的要求。

金句与有趣评论

  1. “🤔 Increasing your system RAM might let you load it but it will be completely unusable. What I mean is, it will be insanely slow. VRAM is what you need to run models at a reasonable speed.”
    • 亮点：清晰阐述了系统内存和VRAM在模型运行中的作用及影响。
  2. “😂 Glitterworld problems”
    • 亮点：用一种调侃的方式回应原帖问题，比较有趣。
  3. “👀 To be clear, you want to do this on CPU? Its gonna hurt like hell.”
    • 亮点：形象地表达了在CPU上运行相关操作的困难程度。
  4. “🤔 I wish there were more moe models because I’m cpu.”
    • 亮点：从自身使用CPU的角度表达对更多MoE模型的期望。
  5. “👀 My god I just spent over an hour on that comment. I should probably just make a post like the last time I spent a bunch of time writing up a big list of LLMs in a comment.”
    • 亮点：体现出评论者撰写评论花费了较多时间精力。

情感分析

总体情感倾向比较中性，主要是技术层面的交流讨论。分歧点在于不同人对运行模型的硬件需求和技术设置的理解不同，可能的原因是大家的技术背景、使用经验以及所关注的模型特性等方面存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：原帖作者介绍的软件设置情况可能会引发更多人对特定系统下运行模型的讨论。
  • 潜在影响：有助于相关技术人员更好地理解模型运行的硬件要求和技术设置，对模型的优化和应用推广有一定的积极意义。

详细内容：

标题：1TB 内存是否足以运行 DeepSeek V2.5 FP8 并达到最大上下文长度？

在 Reddit 上，一篇关于“1TB 内存是否足以运行 DeepSeek V2.5 FP8 并达到最大上下文长度”的帖子引起了广泛关注。该帖子称 512GB 内存明显不够，而其系统最多能装 1TB 内存，想知道这能否让模型在全上下文长度下运行。此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论焦点主要集中在内存与模型运行的关系，以及各种相关技术问题。有人指出增加系统内存可能可以加载模型，但运行速度会极慢，VRAM 才是在合理速度下运行模型的关键，不要把钱浪费在系统内存上，如果当下买不起 GPU 就先攒钱。还有人分享自己在 AMD EPYC 系统上每秒能获取 4.29 个令牌，也有人提到一些模型的性能表现和特点，如 Mixtral 8x22b 模型、Grok 模型等。

例如，有用户分享道：“我在 AMD EPYC 系统上每秒能获取 4.29 个令牌，虽然比不上在 2K 令牌上下文时的速度，但也没有慢太多。” 但也有人认为，如果想让模型在全上下文长度下有较好的运行效果，至少需要一块 3090 用于处理提示和使用 cuBLAS，否则几乎无法使用，因为处理大上下文会花费数小时。

对于 KV 缓存压缩的问题，有人表示如果在加载时启用 8 或 4 位 KV 缓存，模型就无法加载。同时，关于模型的设置和软件配置，也有用户进行了详细的交流和分享。

讨论中的共识在于认识到运行此类模型需要综合考虑内存、显卡等多种因素，不同配置会对运行效果产生显著影响。特别有见地的观点如有人指出大规模的 MoEs 与相对较少的活动参数相结合，似乎是一种在 1 万美元以下获得高质量且速度不错的简单方法，但目前发布的 MoEs 并不多。

总之，这次关于模型运行内存需求的讨论，为相关技术爱好者和从业者提供了丰富的经验和思考方向。