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多亏了u/fairydreaming的工作，量化数据（quants）已经被上传：[https://huggingface.co/bullerwins/DeepSeek - V3 - GGUF/tree/main](https://huggingface.co/bullerwins/DeepSeek - V3 - GGUF/tree/main)。有人能使用512GB的DDR4内存和单个3090来上传t/s吗？编辑：感谢u/bullerwins上传量化数据。

讨论总结

整个讨论围绕Deepseek - V3 GGUF展开，包含硬件配置（如内存、显卡等）对其运行的影响、性能测试结果、程序运行方式、量化文件相关等话题。大家积极分享自己的设备配置情况、遇到的问题及解决方案，也提出了一些疑惑和新的想法，整体氛围充满技术交流的氛围。

主要观点

  1. 👍 上传的量化文件是未完成品，新提交可能会破坏，但可用于测试。
    • 支持理由：上传者bullerwins表示工作仍在进行中，新提交会影响量化文件但可用于试水。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 在自己设备上Q4_K_M有特定的提示处理和文本生成速度。
    • 正方观点：bullerwins给出自己设备上Q4_K_M的处理速度数据，证明该速度是在其设备上的实际测试结果。
    • 反方观点：无
  3. 💡 为测试相关内容打算订购更多内存。
    • 支持理由：easyrider99表示为了测试打算订购额外的256GB DDR5内存。
    • 反对声音：无
  4. 💪 Macbook Pro内存不足无法尝试该项目。
    • 支持理由：在Macbook Pro上尝试相关项目时，发现内存不足是主要阻碍。
    • 反对声音：无
  5. 🤔 对运行程序的方式表示疑惑。
    • 支持理由：Enough - Meringue4745有硬件条件但不知道如何运行相关程序。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 They are working great but it’s still a WIP as new commits will break this quants, but they are great to test the waters.”
    • 亮点：简洁地概括了量化文件的状态，虽未完成但可用于测试。
  2. “🤔 I got Q4\_K\_M at a decent 14t/s prompt processing and 4t/s text gen on mi rig.”
    • 亮点：给出了具体的设备上的性能数据，有参考价值。
  3. “👀 Well, here i go ordering an additional 256GB of ddr5 ram to test this out ¯\(ツ)/¯”
    • 亮点：体现了为测试愿意增加硬件投入的态度。
  4. “😎 not enough ram”
    • 亮点：直接指出Macbook Pro在尝试项目时遇到的关键问题。
  5. “👍 You should be good to go with that setup to run Q4_K_M.”
    • 亮点：对有硬件条件的人给出了运行程序的肯定答复。

情感分析

总体情感倾向积极向上，大家主要是在分享自己的技术经验、设备情况、遇到的问题及解决方案等。分歧点较少，主要是部分人对特定技术操作（如模型安装等）存在疑惑，这可能是由于技术本身的复杂性以及不同人技术水平的差异导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于在不同硬件组合（如特定CPU和GPU）下Deepseek - V3 GGUF的性能优化讨论。
  • 潜在影响：对相关技术领域（如深度学习、模型运行等）提供更多的实际操作经验和数据参考，有助于其他人更好地进行类似的测试和项目运行。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek-V3 GGUF 的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于 DeepSeek-V3 GGUF 的帖子引发了广泛关注。该帖提供了相关的链接https://huggingface.co/bullerwins/DeepSeek-V3-GGUF/tree/main ，并提出能否在具有 512GB DDR4 内存和单个 3090 显卡的设备上进行上传的问题。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发的主要讨论方向集中在模型的性能、硬件配置需求以及不同方案的效果等方面。文章将深入探讨这些讨论中的核心问题。

在讨论焦点与观点分析中，有人表示新的提交可能会影响已有的量化效果，但目前效果不错，在自己的设备上获得了一定的处理和生成速度。有人提供了相关的优化链接[https://huggingface.co/bartowski/14B - Qwen2.5 - Freya - x1 - GGUF#armavx - information](https://huggingface.co/bartowski/14B - Qwen2.5 - Freya - x1 - GGUF#armavx - information) 。有人指出使用特定的配置在处理和生成速度上的表现，并分享了自己的硬件配置情况，如 CPU 型号、内存频率和显卡数量等。还有人提到 llama.cpp 具有 gguf 合并功能，并给出了具体的操作命令。

有人为了测试而订购了更多的内存，有人则因主板限制无法增加更多内存。对于在 Mac 设备上的运行情况，有人认为内存不足，有人提出使用 CPU + GPU 组合的方式。有人在廉价的服务器实例上成功运行，但速度较慢。还有人询问如何安装所需的“PR commit”，并得到了相应的指导。

总的来说，这次讨论展现了大家对于 DeepSeek-V3 GGUF 在不同硬件配置下运行情况的关注和探索，以及对于优化性能的各种尝试和思考。