原贴链接

我在2019年搭建了一个用于挖矿和学习AI的小型设备。其系统配置如下： - 显卡：华硕GTX 1660 Ti（6GB显存） - 处理器：英特尔酷睿i5 - 9400F - 内存：海盗船8GB - 固态硬盘：西部数据蓝盘NAND SATA（250GB） - 机械硬盘：西部数据蓝盘SATA（1TB）。我想利用这个系统运行一些每秒标记数（toks/sec）较高的本地大型语言模型（LLM），使其能较好地用于工具调用、指令遵循、编码以及基于家庭助手的基本问答等任务。主要是想把这个系统当作家中的贾维斯（Jarvis）来使用，能做些基本任务并且在这些任务上表现出色。若能推荐一些有助于我达成此目的的大型语言模型或框架，那将会很有帮助。

讨论总结

原帖作者询问自己拥有特定配置（含6GB VRAM）的系统能做什么，特别是运行本地大型语言模型（LLM）来完成工具调用、指令遵循、编码和基本问答等任务。评论者们主要给出了模型推荐、硬件利用和升级方面的建议，整体讨论较为和谐有序，都是围绕如何帮助原帖作者达成目标展开。

主要观点

  1. 👍 在q4量化下，7 - 9B模型可完全于VRAM运行
    • 支持理由：无（未提及反对声音，可能基于相关知识或经验）
    • 反对声音：无
  2. 🔥 推荐Moondream作为满足原帖需求的模型
    • 正方观点：可本地运行，能满足原帖要求的任务
    • 反方观点：无
  3. 💡 推荐从1B开始尝试，然后尝试qwen 2.5 7B、llama 8B等模型
    • 解释：逐步尝试不同模型，找到适合在该硬件上运行的模型
  4. 💡 推荐ollama用于本地LLM推理并使用langchain或crewai框架构建代理
    • 解释：为原帖作者在本地运行LLM提供了一种可行的方案
  5. 💡 推荐Qwen2.5 - coder - instruct - 3b模型用于编码
    • 解释：适用于编码任务，对原帖提到的编码需求有针对性

金句与有趣评论

  1. “😂 You could run a 7 - 9B model fully in the VRAM at q4 quantization.”
    • 亮点：直接给出了特定量化下模型在VRAM中的运行情况
  2. “🤔 Run Moondream locally”
    • 亮点：提供了模型及其本地运行的网址
  3. “👀 I prefer to download LLM models from LM Studio and later use ‘Jan’ to play with them. (do file import)”
    • 亮点：分享了个人偏好的模型下载来源和操作方式
  4. “😎 You can install ollama for local llm inference and use langchain or crewai framework to built agents.”
    • 亮点：给出了本地LLM推理和构建代理的建议
  5. “🤓 Qwen2.5 - coder - instruct - 3b是能够较好编码的最小模型。”
    • 亮点：明确指出该模型在编码方面的优势

情感分析

总体情感倾向为积极正面，大家都是为了帮助原帖作者解决问题而提供建议。主要分歧点在于对某些模型的评价，如input_output_stream3和Healthy - Nebula - 3603对于hermes模型的争议，可能的原因是双方对模型的理解、使用场景以及评价标准存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着硬件的发展，可能会有更多针对特定硬件配置优化的LLM出现。
  • 潜在影响：对于AI爱好者和开发者来说，能够更好地利用现有的硬件资源运行LLM，推动本地LLM的应用和发展。

详细内容：

标题：拥有 6GB VRAM 该如何发挥其最大作用？

在 Reddit 上，一则题为“ What can i do with 6GB of VRAM?”的帖子引发了热烈讨论。该帖主于 2019 年搭建了一套用于挖矿和学习 AI 的小型设备，配置包括华硕 GTX 1660 Ti（6GB VRAM）的 GPU、英特尔酷睿 i5-9400F 的 CPU、海盗船 8GB 的 RAM 、西部数据蓝盘 NAND SATA（250GB）的 SSD 以及西部数据蓝盘 SATA（1TB）的 HDD。帖主希望利用这套系统运行一些本地的 LLM，实现每秒较高的 token 处理量，用于工具调用、指令遵循、编程以及基本的家庭助手式问答等任务，主要计划将其打造成像贾维斯一样能出色完成基本任务的家庭助手。此帖获得了众多关注，评论数众多，大家主要围绕帖主的需求展开了丰富的讨论。

在讨论中，观点各异。有人表示可以在 q4 量化下在 VRAM 中运行 7 - 9B 模型，也有人认为 14B 模型在 q4 量化下通过内存卸载可行但速度较慢，并推荐了 Gemma 9B 或 Qwen 2.5 7B 等模型。有人建议从 1B 开始，再尝试 Qwen 2.5 7B、Llama 8B 等。还有人提到可以安装 Ollama 进行本地 LLM 推理，并使用 langchain 或 crewai 框架构建代理，推荐 Qwen - 2.5 coder 7b。有人分享自己拥有相同配置，安装 Ollama + OpenWeb UI 后能够运行 Llama 3.1 8b 等模型。也有人推荐 SmallThinker、phi 模型等。同时，对于模型的性能和适用性也存在争议。比如，有人认为 9B 模型可用，有人则认为不可用；有人对某些模型的微调效果表示质疑，认为其破坏了模型的性能，而有人则反驳称是使用不当。

这场讨论中的共识在于大家都在积极为帖主提供可行的方案和建议，帮助其充分利用现有的 6GB VRAM 配置。特别有见地的观点如有人建议帖主增加内存，以运行更大的模型。这些丰富的观点和讨论为帖主提供了多方面的参考和思考方向。

总之，通过这次热烈的讨论，我们看到了大家对于如何优化利用有限的硬件资源来实现特定的 AI 任务充满了热情和智慧，也期待帖主能够从中找到最适合自己的解决方案。