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经过两周断断续续的修改，我成功修改了llama.cpp来转换英伟达的Llama-3_1-Nemotron-51B。https://huggingface.co/ymcki/Llama-3_1-Nemotron-51B - Instruct - GGUF。这是一个与更大的Llama-3.1-Nemotron-70B相当的模型。它使用了英伟达专有的神经架构搜索（NAS）方法来显著减小模型大小。目前，我只上传了Q3_K_S、Q4_0、Q4_0_4_8和Q4_K_M以用于不同的本地llama场景。如果你需要其他量化版本，可以在这里提出请求。如果我认为你的请求合理，我就会制作并上传。我打算询问llama.cpp，看他们是否能将我的代码合并到他们的版本中。希望这样我们就能看到更多基于llama.cpp的应用程序能够运行这个模型。

讨论总结

原帖作者经过努力修改llama.cpp以转换Nvidia的Llama - 3_1 - Nemotron - 51B，并分享了相关信息。评论者们主要从技术角度进行讨论，包括模型性能对比、量化方式、代码的拉取与运行、模型在不同设备（如Mac）上的运行情况等，整体氛围积极，大家对原帖作者的工作多表示感谢并希望其修改成果能被合并到主仓库。

主要观点

  1. 👍 对原帖作者的开源成果表示认可
    • 支持理由：原帖作者的工作成果为开源，对社区有积极意义。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对IQ4能否适配单个3090提出疑问并探讨相关量化问题
    • 正方观点：从不同量化方式下模型大小推测适配性。
    • 反方观点：无
  3. 💡 询问51B修剪模型与低量化70B模型性能对比并得到相关回应
    • 英伟达声称二者性能相似，回复者根据自身经验认为51B的Q3_K_S性能更好。
  4. 💡 在拉取代码时遇到运行不正常的情况并进行排查交流
    • 针对代码的来源、拉取请求与主帖链接更新、创建PR等方面进行交流。
  5. 💡 希望修改后的llama.cpp能被合并到主仓库以产生更多应用
    • 认为合并会带来更多基于此模型运行的应用。

金句与有趣评论

  1. “😂 Thanks for the FOSS!”
    • 亮点：简洁表达对原帖作者开源成果的感谢。
  2. “🤔 IQ4_XS for 70B model is 37.9GB. Q3_K_S for 70B model is 30.9GB.”
    • 亮点：为推测IQ4能否适配3090提供数据参考。
  3. “👀 Nvidia claims similar performance to their 70B model.”
    • 亮点：提供了英伟达关于模型性能对比的官方说法。
  4. “😊 pulling the Q3 and Q_4_K_M, thank you!”
    • 亮点：表明正在拉取特定代码并表示感谢。
  5. “😉 After reading the original post again carefully, yeah, that makes sense now :p”
    • 亮点：展示了评论者重新阅读原帖后理解的过程。

情感分析

总体情感倾向为积极。主要分歧点较少，大家基本围绕技术问题进行探讨。可能的原因是原帖作者的成果对社区有积极意义，评论者多为对此感兴趣的技术人员，大家更关注技术本身而非争论。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于不同量化版本模型在不同设备上的性能测试与比较。
  • 潜在影响：如果修改后的llama.cpp被合并到主仓库，可能会推动更多基于此模型的应用开发。

详细内容：

标题：对 llama.cpp 的成功修改及引发的热烈讨论

在 Reddit 上，一篇关于成功修改 llama.cpp 以支持 Llama-3_1-Nemotron-51B 的帖子引发了众多关注。经过两周断断续续的努力，作者成功实现了这一修改，并分享了相关链接https://huggingface.co/ymcki/Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct-GGUF。该模型可与更大的 Llama-3.1-Nemotron-70B 相媲美，且采用了英伟达的神经架构搜索（NAS）方法显著减小了模型尺寸。目前，作者已上传了多种量化版本以适应不同的本地 llama 场景。

讨论焦点主要集中在量化方式及模型在不同设备上的性能表现。有人指出，IQ 量化需要由数据集生成的重要性矩阵，比如使用日本数据集创建的量化可在日本任务中表现更好，但可能存在偏差。也有人认为 IQ 量化和 imatrix 量化不同，对于低量化，性能可能会大幅下降。还有人提到，Q3 似乎是单个设备能承载的最大量化，想知道 IQ 量化之间的差异。

在个人经历和案例分享方面，有人尝试拉取 Q3 和 Q_4_K_M，但遇到问题；有人在运行量化模型时出现错误。

有趣的观点包括有人询问 IQ4 是否能适配单张 3090 显卡，以及不同版本的 Max 设备运行模型的情况。有人希望作者的修改能合并到主仓库中，还有人询问能否提供 Q5 量化或总权重为 32 - 34GB 的类似量化。

总的来说，这次对 llama.cpp 的修改引发了大家对模型性能、量化方式及适配性的深入探讨，为相关技术的发展和应用提供了有价值的交流。