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讨论总结

这个讨论围绕在Huggingface上以3 - 10倍速度部署任何大型语言模型（LLM）这一主题展开。产品方介绍了产品的优势如高速部署、隐私保护、经济实惠等，但也引发了诸多质疑，包括速度比较、成本计算、“本地”定义、计费方式等，同时还有用户提出部署过程中的一些具体问题如配额限制，也有用户表示要尝试该部署并给予反馈。

主要观点

  1. 👍 可高速部署Huggingface上的LLM
    • 支持理由：产品方称能以3 - 10倍于HF Inference / VLLM的速度部署。
    • 反对声音：有评论者对速度倍数表示怀疑。
  2. 🔥 对在Huggingface上部署LLM相对于vllm有3 - 10倍速度表示怀疑
    • 正方观点：认为这一速度宣称缺乏证据，要求给出实现细节和基准测试。
    • 反方观点：产品方解释了不同硬件下的速度提升情况。
  3. 💡 部署4个H100s成本接近每小时20美元
    • 支持理由：产品方确认了这一成本，并且指出与其他相比更便宜。
    • 反对声音：有评论者指出不饱和运行模型时不划算。
  4. 💡 对在Huggingface部署LLM时“本地”定义存疑
    • 支持理由：认为产品方对“本地”的定义存在过度延伸。
    • 反方观点：有评论者提出自己对“本地”的理解，但不确定是否符合。
  5. 💡 存在很多问题但答案很少
    • 支持理由：在讨论过程中，有很多关于产品的疑问未得到充分解答。

金句与有趣评论

  1. “😂 You can now deploy almost any LLM from Huggingface at 3 - 10x the speed you’d get with HF Inference / VLLM.”
    • 亮点：这是产品的核心卖点，也是引发整个讨论的关键句。
  2. “🤔 3-10x speed vs vllm is a big claim”
    • 亮点：直接表达对产品速度宣称的质疑态度。
  3. “👀 It doesn’t make financial sense if you’re not running the models at close to saturation.”
    • 亮点：指出成本与模型运行饱和度之间的关系，是关于成本讨论中的重要观点。
  4. “😂 imo local just meant byom and manage hosting yourself.”
    • 亮点：提出对“本地”概念的一种理解。
  5. “🤔 Too many questions. Too few answers”
    • 亮点：简洁地概括了讨论过程中存在的问题，即疑问多但解答少。

情感分析

总体情感倾向较为复杂。产品方介绍产品时持积极态度，强调产品的优势。而部分评论者持怀疑态度，主要分歧点在于产品宣称的速度提升是否真实、成本计算是否合理、“本地”定义是否准确等。产生这种分歧的原因可能是产品介绍缺乏足够的细节和证据，导致用户产生质疑。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于产品速度提升的验证性测试或对比实验的讨论。
  • 潜在影响：如果产品确实能达到宣称的效果，可能会对Huggingface上的LLM部署市场产生冲击，改变用户对成本、速度、隐私等方面的预期。

详细内容：

标题：在 Huggingface 上以 3 - 10 倍速度部署任何 LLM 引发热议

最近，Reddit 上一篇关于在 Huggingface 上以 3 - 10 倍速度部署任何 LLM 的帖子引起了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。该帖子主要探讨了在特定条件下实现大幅提升部署速度的可能性。

讨论的焦点集中在以下几个方面： 有人询问具体的改进方式，比如是否使用了 FP8、更好的 KV - cache、TensorRT、Triton kernels 以及针对 H100/H200 优化的代码等。 有人质疑这种 3 - 10 倍速度提升的说法，认为需要提供更多细节和基准测试来证明。比如有人说：“如果真能实现 3 倍相对于 VLLM 的速度提升，就不会在这里发帖而是去找风投了。能分享下如何实现的吗？还有直接对比的基准测试。” 有人关心成本问题，比如部署 4 个 H100 的成本接近每小时 20 美元。也有人将其与其他部署方式的成本进行对比，如 Fireworks 每小时 36 美元，Huggingface 每小时 40 美元。 有人询问计费方式，是按需处理请求然后关闭，还是服务器启动后一直运行需要手动关闭，以及每小时的费用或者每百万令牌的费用。 有人对“本地”的定义提出了不同见解。

讨论中的共识在于大家都对速度提升和成本问题十分关注。特别有见地的观点如有人提到如果不能接近饱和地运行模型，那么高昂的成本就没有意义。

然而，目前仍存在许多疑问尚未得到明确解答，比如具体的速度样本和比较数据未能成功显示，对于一些大型模型的部署方法也还不够清晰。这个话题是否能得到进一步的明确和解决，让我们拭目以待。