原贴链接

无有效内容可翻译

讨论总结

这个讨论是关于405B + Ollama和vLLM + 6x AMD Instinct Mi60 AI Server相关的话题。从设备连接、成本询问开始，重点探讨了ollama和vLLM的比较，包括硬件要求、性能差异、社区支持等方面，还涉及到技术层面的优化询问和GPU使用情况，也有对展示内容的评价和对可能诱导消费的担忧等。整体氛围既有理性的技术讨论，也有对消费影响的感性担忧。

主要观点

  1. 👍 因硬件条件限制选择ollama。
    • 支持理由：没有足够的GPU资源，只有较便宜的GPU，如只有1个价值150美元的GPU，而vLLM可能需要更多的GPU资源。
    • 反对声音：vLLM在多GPU时有优势，且有更多支持、文档更完善、性能更优。
  2. 🔥 vLLM在单GPU情况下与ollama大多相同，多GPU是其主要优势。
    • 正方观点：vLLM不需要不同于Ollama的硬件，但多GPU时vLLM的性能优势明显。
    • 反方观点：ollama在单GPU时够用，且ollama对新硬件和新模型架构有更多支持，开发更活跃。
  3. 💡 vLLM有OpenAI模仿端点，文档更新及时且支持并发批量API调用，比ollama有优势。
    • 解释：从功能和文档支持方面，vLLM表现更好，这使得在开发和使用中更具优势。
  4. 💡 Ollama现在支持连续批处理。
    • 解释：这是ollama在功能上的一个发展，使其在特定场景下有一定竞争力。
  5. 💡 Ollama在GitHub上更受欢迎且开发更活跃。
    • 解释：从社区的反馈和开发活跃度来看，ollama在这方面有优势。

金句与有趣评论

  1. “😂 Expensive - Apricot - 25：eh, im still gonna use ollama cuz I dont have 7, $700 GPU’s, and I only have 1, $150 GPU lol”
    • 亮点：以自身硬件条件幽默地解释选择ollama的原因。
  2. “🤔 gentlecucumber：vLLM does not require different hardware than Ollama… If you can run it in Ollama, you can run it faster in vLLM.”
    • 亮点：提出vLLM和ollama在硬件要求和性能上的一种关系，引发思考。
  3. “👀 kiselsa：Honestly, ollama is bad.”
    • 亮点：直接表达对ollama的负面看法，比较鲜明。
  4. “😉 segmond：You are having too much fun! Stop posting before you make some of us spend money we can’t afford to spend.”
    • 亮点：以一种诙谐又担心的口吻表达对可能诱导消费的担忧。
  5. “🤨 This is cool and all…but 5 toks at 2Q. Bruh.”
    • 亮点：对展示内容的处理能力提出质疑。

情感分析

总体情感倾向比较复杂。在ollama和vLLM的比较中有明显分歧，支持ollama的一方强调其硬件支持、开发活跃度和自身硬件条件的适配性；支持vLLM的一方则强调其性能优势、文档完善等。在展示内容方面，既有对成果终端部分的认可，也有对其处理能力的质疑，还有对可能诱导消费的担忧情绪。主要分歧点在于ollama和vLLM谁更优以及展示内容的价值，原因是大家从不同的使用需求、技术角度和经济角度出发看待这些问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：在vLLM使用中进一步探索张量并行性、管道并行性等优化手段以及GPU使用的最佳配置。
  • 潜在影响：对于相关AI技术的使用者来说，这些讨论有助于他们在ollama和vLLM之间做出选择，也能促使开发者进一步优化产品性能和功能。

详细内容：

标题：Reddit 上关于 405B + Ollama 与 vLLM + 6x AMD Instinct Mi60 AI Server 的热议

在 Reddit 上，一则关于“405B + Ollama 与 vLLM + 6x AMD Instinct Mi60 AI Server”的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了一个视频链接https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1i0usyy.mp4，吸引了众多用户参与讨论，大家各抒己见，争论不休。

讨论的焦点主要集中在 Ollama 和 vLLM 这两个模型的性能、硬件要求、社区支持以及用户体验等方面。有人认为 vLLM 具有更好的性能和更广泛的兼容性，特别是在多 GPU 环境下优势明显，且文档更新及时；而有人则坚持使用 Ollama，理由是自身硬件条件限制，只有单个低价 GPU，并且 Ollama 在 GitHub 上的星星数更多，社区更活跃，开发支持也更多。

有用户分享道：“作为一名只有单个 150 美元、8GB GPU 的用户，我只能选择 Ollama，因为我没有 7 个 700 美元的 GPU。”

也有用户表示：“vLLM 并不需要与 Ollama 不同的硬件……如果你能在 Ollama 中运行，那在 vLLM 中会运行得更快。”

还有用户提到：“Ollama 实际上现在支持连续批处理。”

然而，也有用户强烈批判 Ollama，认为它是一个设计糟糕、臃肿的 llama.cpp 包装器，在用户体验和性能方面都不如其他后端。

总之，关于 Ollama 和 vLLM 的争论尚无定论，用户们根据自身的需求和体验有着不同的选择和偏好。这也反映出在 AI 技术快速发展的当下，用户对于模型的性能和适用性有着越来越高的要求和期望。