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该帖子仅提供了一个网址：https://huggingface.co/TheDrummer/Endurance-100B-v1，无具体内容可翻译。

讨论总结

整个讨论围绕Drummer’s Endurance 100B v1模型展开。有用户提到图片处理连接错误、分享相关资源链接、不同量化下模型内存占用情况等，还有用户反映新模型更新快导致旧模型需删除来腾出空间。也有对模型技术进行探讨的，如修剪技术与合成技术结合、识别模型层等操作，以及关于运行模型的显存需求、硬件配置、托管成本等话题的讨论。

主要观点

  1. 👍 展示模型相关资源链接
    • 支持理由：为有需求的用户提供更多参考资料。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 新模型更新快需删除旧模型
    • 正方观点：模型更新换代频繁，存储空间有限，只能删除旧的。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 修剪技术与合成技术可相结合
    • 解释：通过识别模型中影响最小的层，有助于合成技术中层的选择，可能得到更好结果并减小模型尺寸。
  4. 💡 48GB显存用户可运行特定量化模型
    • 解释：特定量化下，48GB VRAM用户可以运行并能满足16K +上下文需求。
  5. 💡 模型因许可证无法在云平台找到且托管成本高
    • 解释：许可证限制导致云平台没有该模型，自行托管成本高昂。

金句与有趣评论

  1. “😂 I’m targeting 48GB VRAM users with this model.”
    • 亮点：明确指出模型针对的目标用户群体。
  2. “🤔 It’s gotten to the point I have to delete drummers old models to make room for the new ones…”
    • 亮点：反映出模型更新快给用户带来的存储管理困扰。
  3. “👀 I’m thinking the pruning technique might pair nicely with the frankenmerging technique.”
    • 亮点：提出一种技术结合的创新想法。
  4. “👀 48GB用户可以运行一些Q2 & Q3 quants with ample space for 16K+ context.”
    • 亮点：提供关于特定显存下模型运行的量化情况。
  5. “🤔 You can’t find this model on cloud platforms because of its restrictive MRL license.”
    • 亮点：解释模型不能在云平台存在的原因。

情感分析

总体情感倾向比较中性。主要分歧点较少，整个讨论基本是围绕模型本身的技术、使用等客观情况进行交流。可能是因为这是一个比较专业的话题，参与者更多地是在分享知识和经验，而不是表达强烈的个人喜好或情绪。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型层操作相关的研究可能会进一步深入，如如何更好地识别“弱”层等。
  • 潜在影响：如果模型在技术改进方面取得进展，可能会对需要特定显存和硬件配置的用户在使用模型的效率和成本上产生影响。

详细内容：

标题：关于 Drummer’s Endurance 100B v1 模型的热门讨论

最近，Reddit 上一个有关“Drummer’s Endurance 100B v1 - PRUNED Mistral Large 2407 123B with RP tuning”的帖子引发了众多关注。该帖子提供了相关模型的链接https://huggingface.co/TheDrummer/Endurance-100B-v1，并包含大量有价值的信息，如各种数据和其他相关链接。截至目前，帖子获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在模型的性能、适用的硬件设备以及相关技术的探索。有人指出 IQ4_XS 现在能够适配 64GB 内存，这是个好消息。有人感谢作者所做的工作。还有人表示由于新模型不断推出，不得不删除旧模型以腾出空间。

有用户分享道：“我通常在 RunPod 上运行我的模型，但我很快会得到一台 M4 笔记本电脑来运行本地模型，我认为这将是一个很好的选择。”有人认为 48GB 用户可以运行部分 Q2 和 Q3 量化模型，并为 16K+的上下文提供足够空间。

关于模型的运行成本，有人提到用 1 张 48GB 卡会更便宜，每小时租金约为 0.39 美元。也有人认为 Mistral 自己可能会提供模型的托管服务。

在讨论中，也存在一些独特的观点。比如有人提出修剪技术可能与弗兰肯合并技术很好地结合，并将尝试用 Evathene 进行实验。还有人认为这些“薄弱”的层可能在进一步训练中受到的影响最大，这可能是有用的信息。

总体而言，这次讨论展示了大家对新技术的热情和探索精神，同时也反映出在模型应用和优化方面存在的各种观点和思考。