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讨论总结

整个讨论围绕着开源AI栈这个主题展开。在开源AI栈相关的技术方面，对于ollama和vLLM，人们讨论了它们的性能、应用场景、是否可用于多用户应用等，在性能上vLLM在大规模服务方面被认为有优势。关于API开发，主要探讨了FastAPI，包括其是否好用、与其他框架的区别、在模型扩展中的作用等。此外还有人分享自己在使用Llama.cpp时的积极成果，也有人对开源与闭源在AI栈领域的选择表示疑惑，并且有人推荐了迷你AI栈。

主要观点

  1. 👍 vLLM正成为大规模服务的行业标准，ollama不是大规模服务的新兴默认选择
    • 支持理由：在性能和扩展性方面vLLM表现更优，如在吞吐量方面ollama不如vLLM。
    • 反对声音：ollama在小范围（5 - 10个并发员工）的工作部署中表现尚可。
  2. 🔥 FastAPI多年来是首选且未发现更好的，它简洁、与生态系统结合好且速度快
    • 正方观点：使用体验好，无样板代码。
    • 反方观点：lites tar文档更好，在参考文档和代码质量方面FastAPI较差且lites tar更具扩展性；当需要超出FastAPI推荐方法时会比较难。
  3. 💡 Llama.cpp在企业级应用中虽不如vLLM有优势，但有进展空间
    • 解释：尽管llama.cpp能做vLLM几乎能做的事，但在企业级应用场景下vLLM更受青睐。
  4. 💡 选择构建Python后端工具（如FastAPI和Django）可依个人偏好
    • 解释：在开源AI栈语境下，FastAPI受喜爱源于异步支持且更轻量，但Django和FastAPI区别不大。
  5. 💡 对开源AI栈中开源的使用者表示怀疑，暗示闭源可能在使用上更具优势
    • 解释：不清楚在AI栈领域谁会选择开源而非闭源，可能觉得闭源有更多优势或者更为主流。

金句与有趣评论

  1. “😂 Are people actually deploying multi user apps with ollama? Batch 1 use case for local rag app, sure, I wouldn’t use it otherwise.”
    • 亮点：直接点出对ollama用于多用户应用部署的疑惑。
  2. “🤔 vLLM is easily emerging as the industry standard for serving at scale”
    • 亮点：明确表达vLLM在大规模服务方面成为行业标准的观点。
  3. “👀 I’ve been pretty happy with an open source stack of linux + llama.cpp + lucy search + nltk/punkt + perl RAG + perl Dancer2 web - UI.”
    • 亮点：分享对特定开源堆栈的满意态度。
  4. “😎 I should publish an article about it like this one some day.”
    • 亮点：体现出对自己使用的开源堆栈的自豪并想分享的心情。
  5. “🤨 Who uses open source over closed source though?”
    • 亮点：简洁地表达对开源与闭源选择倾向的疑惑。

情感分析

总体情感倾向较为中性。主要分歧点在于不同技术的优劣比较，例如FastAPI和lites tar、vLLM和ollama、Llama.cpp和vLLM等。产生分歧的原因是不同用户有不同的使用场景、需求和体验，并且不同技术本身在性能、文档、扩展性等方面存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同开源技术在未来的发展趋势以及如何在各自的优势领域更好地发展。
  • 潜在影响：可能会影响开发者在开源AI栈构建中的技术选型，进而影响开源AI相关技术在市场中的推广和应用。

详细内容：

标题：《新兴的开源 AI 栈引发热烈讨论》

在 Reddit 上，一篇关于“新兴的开源 AI 栈”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了一个链接（https://www.timescale.com/blog/the-emerging-open-source-ai-stack），获得了众多点赞和大量评论。帖子引发的主要讨论方向包括对不同开源 AI 框架的性能评估、个人使用体验以及它们在企业和个人场景中的适用性。

讨论焦点与观点分析：

有人认为 vLLM 正逐渐成为行业服务规模化的标准，而认为 Ollama 是新兴默认选择的观点是错误的。有人表示虽然自己是 llama.cpp 的粉丝，但不得不承认 vLLM 正成为企业 LLM 基础设施的首选。有人提到 llama.cpp 几乎能实现 vLLM 的所有功能，其 llama-server 支持推理管道并行化以扩展，但也存在一些能力上的显著差距，比如视觉模型，不过希望能尽快得到解决。有人指出 AMD 工程师为 vLLM 项目做出了不少贡献，使其能与 MI300X 良好配合，希望他们也能为 llama.cpp 做同样的事。

有人分享自己在工作中维护 ollama 栈的经历，5 - 10 名并发员工使用时似乎没什么问题。

关于 FastAPI，有人说自己多年来一直将其作为首选，还没找到更好的，因为它简洁、与生态系统结合良好、速度快。有人喜欢 litestar，认为它文档更好、更具扩展性。有人表示喜欢用，觉得很容易搭建 API，但在需要超出推荐方法时会有点困难。有人认为 FastAPI 比 Django 更受开发者欢迎，主要是因为异步支持，而且比 Django 更轻量。

有人询问人们如何扩展实际模型，以及 Django 和 FastAPI 在特定情境下的区别。

关于 vLLM 是否能用于 CPU，有人表示 vLLM 可以在 x86 架构（英特尔、AMD）上运行，但不能在 Mac ARM 芯片上运行，且具有混合推理（跨 CPU 和 GPU）。有人则认为当自己查看时，它需要 CUDA 或 ROCm 作为硬性要求。有人表示企业更倾向于 vLLM 并配备强大的 GPU，而个人爱好者或资源有限者更倾向于 llama.cpp。

有人分享自己使用 llama.cpp 及其服务器编译的良好成果，也有人对某些观点表示不同意，称使用提到的 FastAPI 和 Next.js 时，前者很好，后者很麻烦。

有人分享了一个适用于离线且便携的小型 AI 栈的相关资源（https://github.com/a-ghorbani/pocketpal-ai）。

总之，讨论中对于不同开源 AI 栈的看法存在分歧，有人看重性能和扩展性，有人则更关注适用性和资源需求。不同观点的碰撞为大家提供了更全面的视角。