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我刚刚为R1模型创建了一个简单的开放网页界面（webui）功能，它可以做到以下几点：1. 将简单的标签替换为和标签，这使得R1的思考过程可折叠。2. 在多轮对话中删除R1旧的思考内容，根据深析（DeepSeek）的API文档，在多轮对话中应该总是删除R1之前的思考内容。Github：https://github.com/AaronFeng753/Better - R1。注意：这个功能仅为那些在本地运行R1（ - 蒸馏）模型的人设计，它不适用于深析（DeepSeek）API。https://llminfo.image.fangd123.cn/images/ynq9hqjg8aee1.gif!/format/webp

讨论总结

原帖作者创建了一个针对R1模型的简单开放webui功能，评论者们从不同角度展开讨论。有部分人分享了使用体验，包括觉得功能很棒、运行良好、设置便捷等正面评价，也有人提及体验中的问题如8GB显存的限制、OpenUI响应速度慢等。同时很多人提出了各种疑问，如代码放置位置、功能与工作空间的关系、对DeepSeek API的支持、内存使用情况等，总体氛围比较积极且充满对技术探索的热情。

主要观点

  1. 👍 认可原帖作者创建的R1模型webui功能
    • 支持理由：很多人表示功能很棒、运行良好，如DrivewayGrappler称“Awesome. Works great. I appreciate it.”
    • 反对声音：无
  2. 🔥 8GB显存对于体验存在限制而感到难过
    • 正方观点：clduab11提到“Weeps because poor ppl 8GB VRAM”，表示显存低的人体验不好
    • 反方观点：无
  3. 💡 OpenUI的响应速度有待提高
    • 解释：rorowhat希望OpenUI能像LMstudio一样响应迅速，侧面反映出OpenUI响应速度的不足
  4. 💡 对功能不适用于DeepSeek API表示好奇
    • 解释：有评论者质疑如果只是文本解析和替换操作，为何不能用于API
  5. 💡 询问能否配置功能使模型思考/推理更久
    • 解释：部分评论者对是否能让模型更深入思考感兴趣，有不同看法，如有人认为已经思考很多，也有人认为能提高准确率不在乎思考时长

金句与有趣评论

  1. “😂 Weeps because poor ppl 8GB VRAM”
    • 亮点：生动表达出8GB显存用户在体验上的无奈和悲哀。
  2. “🤔 I wish OpenUI was as responsive as LMstudio.”
    • 亮点：提出OpenUI在响应速度方面的改进期望，与其他软件对比。
  3. “👀 I have shot the shot and WOWWWWWWWWW”
    • 亮点：简洁地表达出按照推荐尝试后的惊喜体验。
  4. “🤔 What’s the benefit of workspaces and what do they require for setup?”
    • 亮点：对工作空间的好奇，反映出对新功能相关设置的探索欲。
  5. “😂 我今天还在想标签有多烦人。”
    • 亮点：表达出对标签的厌烦，体现出原帖功能解决问题的针对性。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者对原帖作者创建的功能表示认可、赞赏或表达感谢。主要分歧点在于功能是否存在局限性，如是否适用于DeepSeek API、是否能让模型更好地推理等。可能的原因是不同用户的使用需求和期望不同，有的更关注功能本身的表现，有的则关注功能的扩展性等。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于R1模型如何在本地硬件上更好地运行，如配置模型思考时长、内存占用等问题可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果这些功能能够不断优化和扩展，可能会提高R1模型在本地用户中的使用效率和体验，推动相关技术在本地应用场景的发展。

详细内容：

标题：R1 模型的 Open WebUI 优化引发热烈讨论

在 Reddit 上，一则关于为 R1 模型创建简单 Open WebUI 功能的帖子引起了众多网友的关注。该帖子介绍了此功能的一些特点，如用&标签替换简单的标签，使 R1 的想法可折叠，以及在多轮对话中根据 Deepseeks API 文档移除 R1 之前的想法等。帖子还提供了 Github 链接：https://github.com/AaronFeng753/Better-R1，并特别指出此功能仅适用于在本地运行 R1（-distilled）模型，不适用于 DeepSeek API。此帖获得了较高的关注度，引发了大量的讨论和交流。

在讨论中，观点各异。有人分享了自己在使用 7B 模型时的体验，称其非常出色；有人提到不同版本的模型，认为至少有一个版本能在自己的系统上运行；有人希望 OpenUI 能像 LMstudio 一样响应迅速；有人探讨了如何加载权重以提高交互速度；还有人对内存使用情况提出疑问。

有用户表示：“我因为只有 8GB VRAM 而感到无奈。”还有用户分享了相关链接：[https://huggingface.co/bartowski/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF] 。

有人提出：“他们发布了 1.5B、7B、8B 和 14B 版本。 至少有一个应该能在您的系统上运行，可能至少两个。”也有人说：“但 WebUI 有功能，基本上可以让您对输入和输出随心所欲。”

对于此功能，有人称赞“干得好！”，也有人好奇为什么不能与 API 一起使用，如果只是对输出进行文本解析和替换的话。还有人关心如何设置工作区，以及在 32GB 的 Mac 上此功能的内存使用情况。

总之，关于 R1 模型的 Open WebUI 功能的讨论十分热烈，大家从不同角度发表了自己的看法和经验，为进一步优化和应用此功能提供了丰富的思路和参考。