原贴链接

这是针对本地环境所有修复的资源库：https://github.com/efogdev/apollo。已在Linux系统下使用Python 3.11进行测试。

image

讨论总结

原帖作者自己解决了Apollo在本地运行的问题，并将带有修复内容的代码库分享出来。评论者们围绕这个成果展开讨论，有人对原作者表示钦佩和感谢，有人询问关于Apollo运行的技术问题，如之前存在的问题、Flash Attention的可用性等，还有人针对原帖中的一些细节如视频相关问题、tok/s、分析视频需要的时长等进行提问，也有人分享自己在类似操作中的经验并提出文档存在的问题和改进建议，整体氛围比较积极向上。

主要观点

  1. 👍 原帖作者积极解决问题并分享成果值得称赞
    • 支持理由：原帖作者在未得到满意答复后自己解决问题并将带有解释的代码库分享到论坛。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Apollo之前存在硬编码、无文档环境、无示例文件崩溃等问题
    • 正方观点：原帖作者在解决过程中发现这些问题并进行修复。
    • 反方观点：无
  3. 💡 完善文档有助于项目未来的广泛使用
    • 解释：解决文档问题能让项目在主仓库得到修复，方便更多人使用。
  4. 💡 在3060上程序运行部分成功，大视频存在问题待解决
    • 解释：评论者分享自己在3060上的运行情况，有部分成功但大视频运行有问题。
  5. 💡 原帖作者这类人的努力推动了本地模型的发布
    • 解释：有人认为正是因为有像原帖作者这样的人积极分享，本地模型才得以发布。

金句与有趣评论

  1. “😂 OP is a king”
    • 亮点：简洁而生动地表达了对原帖作者的钦佩之情。
  2. “🤔 Harcoded things, undocumented envs, crashes because of no example files I’ve added all of those too but at least it should be plug - and - play now”
    • 亮点：清楚地指出Apollo之前存在的问题以及现在的修复情况。
  3. “👀 sometimes i swear that code is released "open source" with 0 documentation and hardcoded values so that they can claim it’s open source without it being reproducible :’) happens so much with preference optimization papers”
    • 亮点：吐槽了开源代码存在无文档和硬编码的现象。
  4. “😂 I’m no expert, I had Claude help me with this :)”
    • 亮点：诚实地表明自己非专家，借助其他工具完成操作，比较有趣。
  5. “🤔 Missing "install" on the readme "
    • 亮点：简洁地指出文档存在的问题。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少，大家基本围绕原帖展开交流，没有形成明显的争议观点。可能的原因是原帖主要是分享成果，大家更多是在这个成果的基础上进行询问、补充或表示感谢。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会引发对Apollo在Windows系统下运行情况的后续讨论。
  • 潜在影响：如果文档问题得到解决，可能会提高该项目在相关技术领域的使用度和推广度。

详细内容：

标题：在本地成功运行 Apollo 引发的 Reddit 热烈讨论

在 Reddit 上，有一个题为“Answering my own question, I got Apollo working locally with a 3090”的帖子引起了广泛关注。此帖分享了在本地环境中成功运行 Apollo 的相关修复方法，并提供了https://github.com/efogdev/apollo这个包含所有修复内容的仓库链接。帖子还提到了在 Linux 上使用 Python 3.11 进行的测试，以及一个约 190Mb、时长约 40 秒到第一个标记的视频。该帖获得了众多点赞和大量的评论，引发了大家对 Apollo 本地运行的热烈讨论。

在讨论中，主要观点丰富多样。有人称赞发帖者自己解决问题并分享成果，称其为“王者”。有用户表示希望有一天能像发帖者一样，而不是单纯依赖他人的成果。还有用户提到了在运行中遇到的诸如硬编码、未记录的环境变量、崩溃以及未准备好虚拟环境等问题。

有用户分享了自己的个人经历，比如在 WSL2 Ubuntu 环境中使用 3060 显卡运行 Apollo 的情况，包括遇到的问题以及解决办法，如修改 app.py 中的代码、设置环境变量、调整模型加载参数等。

有人提出关于视频对上下文大小的影响、模型输出的位置信息、分析视频所需时间等见解和观点。也有人对文档问题提出了看法，认为代码开源时常常缺乏文档和存在硬编码值，导致难以重现。

大家对发帖者的工作表示感谢，认为这样的努力很有帮助，同时也有人询问该方法是否适用于 Windows 系统。还有人建议在官方 GitHub 上提出关于文档问题的反馈，以方便后续所有人使用。

在这场讨论中，我们看到了大家对技术探索的热情和对优化改进的期待。究竟如何更好地解决 Apollo 本地运行中的各种问题，如何完善相关的文档和支持，这些都是值得深入思考和进一步探索的方向。