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使用fireworks.ai？在runpod上启动？构建家庭服务器？

讨论总结

整个讨论围绕着以类似ChatGPT速度运行Llama 3.x 8B类模型的最便宜方式展开。评论者们从不同的角度提出了自己的观点，包括各种硬件设备（如不同型号的GPU、CPU、单板计算机、Mac设备等）、软件环境（如API、不同的服务器软件等）、量化级别以及使用场景等因素对运行成本和速度的影响。讨论氛围比较积极，大家都在分享自己的经验和见解。

主要观点

  1. 👍 3080ti运行Llama 3.1 8b Q4模型速度快
    • 支持理由：原评论者提及在运行该模型时速度表现不错，内存带宽与3090差不多。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 8B模型本地运行较容易且若有硬件近乎免费
    • 正方观点：只要有硬件，8B模型在本地运行不需要额外成本。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 最便宜的方式取决于使用场景和成本定义
    • 解释：不同的使用场景下（如对隐私、速率限制的要求），成本的衡量方式不同，所以最便宜的运行方式也不同。
  4. 💡 8B模型能在8GB的GPU上运行，采用Q4量化速度相当快
    • 解释：评论者指出8GB的GPU能满足8B模型运行要求，Q4量化可提升速度。
  5. 💡 可以利用RK3588 Orange Pi运行Llama 3.x 8B类模型
    • 解释：利用其NPUs和GPUs可能会达到较好效果，单个Orange Pi使用NPU运行Llama 3.2 8b时速度为4t/s。

金句与有趣评论

  1. “😂 3080ti runs damn quick on Llama 3.1 8b Q4 max context because memory bandwidth is pretty much the same as the 3090.”
    • 亮点：直接指出3080ti在特定模型下运行速度快的原因是内存带宽。
  2. “🤔 8B models are generally fairly easy to run locally so that’s practically free if you have the hardware already.”
    • 亮点：强调了本地运行8B模型在已有硬件情况下的低成本优势。
  3. “👀 Llama 8b q8 with Rtx 3090 on llmacpp has almost 100 t/s… so is damm fast”
    • 亮点：给出了Llama 8b q8在Rtx 3090上运行的高速度数据。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家都在积极分享关于如何以低成本运行模型的观点和经验。主要分歧点在于不同硬件设备和运行环境的选择，这是由于大家各自的硬件条件、使用场景和成本考量不同导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨如何在特定设备（如MacBook）上运行模型的性能优化。
  • 潜在影响：对Llama 3.x 8B类模型的推广和应用有积极影响，更多人可以根据讨论结果选择适合自己的低成本运行方式。

详细内容：

标题：探讨运行 Llama 3.x 8B 类模型的最经济方式

在 Reddit 上，一则关于“运行 Llama 3.x 8B 类模型的最经济方式”的帖子引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。帖子中提到了诸如 fireworks.ai、runpod 以及构建家庭服务器等多种可能的途径。

讨论的焦点主要集中在不同硬件配置和方案对模型运行的影响。有人指出 3080ti 在运行 Llama 3.1 8b Q4 最大上下文时速度很快，因为内存带宽与 3090 大致相同，最大上下文约为 11GB，除非设置最大上下文，否则输出质量较低。还有人提到 RTX 2080Ti 能以 Q4 为 8B 模型提供 70 多个令牌/秒。有人认为，即使是较旧的显卡，主要限制最终还是 VRAM 的缺乏而非实际的 GPU 处理能力。

有用户分享自己的个人经历，比如“我的提示是一个 30 分钟的采访记录，包含 8 个左右不同记录的摘要，格式和风格非常独特，并且有按照示例的格式和风格总结输入记录的指令。”

一些有趣或引发思考的观点也层出不穷。比如，“不幸的底线是，每个人的提示工作负载在相同模型上会有不同的结果，甚至在同一模型的不同量化上也是如此。我们在这个领域还处于早期阶段，很多时候只能猜测和尝试。”

还有用户提出疑问，“为什么人们总是将整个计算机的价格和能源与仅 GPU 进行比较？”有人回应称，“额外的成本在于它也是一台出色的计算机，耗电量低。3090 或带有主板、内存、驱动器和显示器的老旧 GPU 在空闲时的功耗比 MBP 最大值还高，从长期来看成本可能相似。”

不同用户对于最经济的运行方式各抒己见。有人认为 4 位 8B 模型在 M4 Max mbp 上每秒约 45 个令牌，在 M1 Max 上每秒 35 个令牌，二手 M1 Max 在 eBay 上不到 1300 美元就能买到。也有人表示 3090 运行速度约为 95 令牌/秒，提示摄入几乎即时，但购买或租用的成本可能较高。

综合来看，运行 Llama 3.x 8B 类模型的最经济方式取决于多种因素，包括硬件配置、使用场景、个人预算以及对性能和效率的要求等。在这个不断发展的领域，选择适合自己的方案需要综合考虑各种因素并不断尝试。