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虽然花了些时间，但最终还是实现了 - https://github.com/ollama/ollama/pull/6279#issuecomment-2515827116，官方构建/发布将在未来几天进行。

讨论总结

此讨论围绕Ollama合并K/V缓存量化支持展开。大多数评论者对这一成果表达了积极态度，对开发者的努力表示感激。同时，也有不少技术方面的讨论，包括K/V缓存量化对模型质量、内存使用、生成速度的影响，在不同硬件上的支持情况，以及与其他技术（如llama.cpp的FA）的关联等。此外，还有关于LLMs当前优化程度不够及对未来发展的展望等话题。

主要观点

  1. 👍 对Ollama的成果表示感激和积极肯定
    • 支持理由：开发者花费长时间完成工作，成果积极，如减半上下文使用内存等。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 不同量化方式对模型质量影响不同
    • 正方观点：q8_0精度损失小对模型质量影响不大，不同量化方式影响因模型和上下文而异。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Ollama的K/V缓存量化支持与llama.cpp的FA存在关联且有区别
    • 支持理由：两者存在联系，且FA在不同硬件上运行情况不同。
    • 反对声音：无。
  4. 👍 当前LLMs不够优化但处于早期发展阶段
    • 支持理由：从目前情况看存在优化空间，且LLMs发展时间较短。
    • 反对声音：无。
  5. 🔥 对于不同模型和任务，应选择合适的量化方式
    • 支持理由：不同量化方式在不同场景下，如模型、上下文、任务中的表现不同。
    • 反方观点：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Now I can cleanup windows from ollama development artifacts 😂”
    • 亮点：用诙谐的方式表达出Ollama合并K/V缓存量化支持后如释重负的感觉。
  2. “🤔 q8_0 - 8 - bit quantization, uses approximately 1/2 the memory of f16 with a very small loss in precision, this usually has no noticeable impact on the model’s quality (recommended if not using f16).”
    • 亮点：简洁明了地阐述了q8_0量化方式的特点。
  3. “👀 It just shows how unoptomised this all is, then again we are very early in LLMs.”
    • 亮点：指出LLMs当前不够优化并考虑到其发展阶段。
  4. “😂 silenceimpaired: Thanks Obama.”
    • 亮点：以幽默调侃的方式回应事件。
  5. “🤔 All - in - all, I managed to reduce the VRAM usage from 36GB VRAM (with whisper Turbo on the same GPU) to 26GB VRAM with whisper base and KV Cache enabled!!!”
    • 亮点：给出了使用K/V缓存量化支持后显存使用量减少的实际数据。

情感分析

总体情感倾向为积极，大多数评论者对Ollama合并K/V缓存量化支持这一事件表达了感激、惊喜等积极情感。主要分歧点较少，部分技术讨论存在不同观点，如不同量化方式对模型质量影响等，但都是正常的技术探讨，没有引发激烈争论。可能的原因是这一成果总体上对Ollama的发展是有益的，大家对开发者的努力表示认可。

趋势与预测

  • 新兴话题：LLMs未来能否实现低显存运行大规模参数模型。
  • 潜在影响：如果Ollama的K/V缓存量化支持能够有效提升性能并减少内存使用，可能会对自然语言处理领域中模型的优化和推广产生积极影响，推动更多类似技术的发展。

详细内容：

标题：Ollama 合并 K/V 缓存量化支持，减半上下文内存使用

Ollama 成功实现了 K/V 缓存量化支持，相关讨论在 Reddit 上引起了广泛关注。此帖子https://github.com/ollama/ollama/pull/6279#issuecomment-2515827116引发了众多用户的热烈讨论，点赞和评论众多。

讨论的焦点主要集中在量化方式对模型性能和内存使用的影响。有人表示对这一成果的赞赏和感谢，认为这是巨大的进步。

有人指出，q8_0 量化使用约为 f16 内存的一半，精度损失很小，通常对模型质量无明显影响；而 q4_0 量化使用约为 f16 内存的四分之一，但精度损失可能在较高上下文大小中更明显。有人分享了自己使用 q4 和 q8 k,v 缓存处理法律合同的经历，称 q4 的输出基本无价值。

关于是否有基准测试来支持这些观点，也存在争议。有人提供了相关的基准测试链接，表明 q8 的精度损失相对较小。

对于不同量化方式对 VRAM 的影响，也有深入的讨论。有人通过实际运行和计算，给出了不同模型和量化方式在不同上下文大小下的内存使用情况。

同时，关于量化方式的选择、对性能的影响、在不同硬件上的运行情况等方面，用户们也各抒己见。有人提到若使用 nvidia GPU 可尝试更小的量化尺寸和更现代的量化类型，降低批处理大小可能会以性能为代价获得额外的 VRAM。还有人讨论了在特定硬件上的运行问题以及与 flash attention 的关系。

总的来说，这次关于 Ollama 的 K/V 缓存量化支持的讨论，展示了用户们对技术改进的关注和深入思考，也为其他开发者和使用者提供了丰富的参考和经验。