原贴链接

此为一个视频链接：https://v.redd.it/oq7fwat2nuce1/DASH_1080.mp4?source=fallback，无其他更多可翻译的文字内容

讨论总结

原帖展示了Testing vLLM与Open - WebUI - Llama 3 70B Tulu - 4x AMD Instinct Mi60 Rig - 26 tok/s的相关内容。评论涉及多个方面，包括对Mi60计算能力的疑问、不同模型与vLLM协同工作的尝试、对原帖内容的认可、对一些技术细节（如8bit运行、Flash attention、预填充性能等）的询问，整体氛围比较平和，不过各个话题的讨论热度都较低。

主要观点

  1. 👍 认可原帖内容很好且若有批处理可构建很棒产品
    • 支持理由：原帖展示的Testing vLLM相关内容有一定价值。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对Mi60计算能力存疑并询问prompt处理时间
    • 正方观点：Mi60可能动力不足，想了解prompt处理时间。
    • 反方观点：无
  3. 💡 认为有足够内存应运行8bit而非4bit
    • 解释：segmond认为对方有足够内存，应运行8bit，但Any_Praline_8178表示更倾向长文本语境。
  4. 💡 对原帖中提到的速度表示怀疑
    • 解释：Hey_You_Asked认为每秒26个标记（tok/s）的速度不符合常理。
  5. 💡 对vllm和ollama的区别感兴趣
    • 解释：看到vllm受追捧且与open webui集成，想了解和ollama的区别。

金句与有趣评论

  1. “😂 there’s no way you type that slow”
    • 亮点：简洁地表达对原帖中速度的质疑。
  2. “🤔 Have you tried Mistral Large yet?”
    • 亮点：开启关于是否尝试Mistral Large的话题。
  3. “👀 You’re set to build a cool product”
    • 亮点：对原帖内容积极肯定并展望构建产品。

情感分析

总体情感倾向比较中性。主要分歧点在于对原帖中速度数据的看法，可能的原因是不同人对速度的预期和认知不同，以及原帖没有对速度相关情况进行详细解释。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于vllm和ollama区别的讨论可能会继续深入。
  • 潜在影响：如果对各种技术细节（如性能、不同模型协同等）的讨论继续深入，可能会对相关技术的发展和应用产生一定的推动作用。

详细内容：

标题：在 Open-WebUI 中测试 vLLM 的热门讨论

最近，Reddit 上有一个关于在 Open-WebUI 中测试 vLLM 的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了一段视频链接：https://v.redd.it/oq7fwat2nuce1/DASH_1080.mp4?source=fallback ，截至目前已收获了众多点赞和大量评论。

帖子引发的主要讨论方向集中在对 vLLM 性能的探讨，以及与其他相关模型的比较。比如，有人提到是否尝试了 Mistral Large ；有人分享自己在让其与 vLLM 适配方面仍在努力，因为自己对 vLLM 还不熟悉，但会继续尝试；有人称赞其表现很好，尤其是在批处理方面，认为可以借此构建很酷的产品；还有人询问提示处理时间，以及为何不运行 8 位等问题。

在讨论焦点与观点分析方面，有人表示 prompt 时间在 vLLM 上有很大改善，即使是 64K 上下文。对于是否使用 8 位，有人表示更倾向于更长的上下文，但可以应要求测试。关于 vLLM 与 ollama 的区别，也有人提出了见解和观点。

特别有见地的是，有人结合自身经历分享在适配 vLLM 时遇到的困难，让大家更清楚实际操作中的情况。而不同观点的争论，如关于运行位数的选择，展示了大家对技术细节的深入思考。

总的来说，这场讨论充分展现了大家对 vLLM 技术的关注和探索，也为进一步的研究和应用提供了多样的思路。