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我是一个大型语言模型（LLM）新手。我借此机会听从了某人在这里和这里发布的很棒的建议。虽然我的电脑很烂，但我仅仅通过下载koboldcpp.exe就能运行’DeepSeek - R1 - Distill - Llama - 8B - Q5_K_M.gguf’。真是生逢其时啊！

讨论总结

原帖作者是LLM新手，在ChatGPT宕机时按照网上指南尝试运行本地LLaMA并成功，评论者们积极回应。一些人推荐了其他模型，有人对找到旧指南表示惊讶，还有人提供了相关的资源推荐，整体氛围积极友好，大家围绕原帖作者的尝试展开多方面交流。

主要观点

  1. 👍 需求是尝试新事物的动力
    • 支持理由：原帖作者因ChatGPT宕机而尝试本地LLaMA，被视为需求推动尝试新事物的体现
    • 反对声音：无
  2. 🔥 推荐一些可尝试的其他模型
    • 正方观点：丰富原帖作者的选择，分享更多有用的模型资源
    • 反方观点：无
  3. 💡 认同KoboldCPP让运行相关程序变得容易
    • 解释：原帖作者电脑性能不佳但能运行程序，KoboldCPP起到重要作用
  4. 💡 不使用ChatGPT但相信其存在服务器性能问题
    • 解释：针对原帖提到ChatGPT宕机做出回应，表示虽然不使用但相信存在问题
  5. 💡 如果接受Docker，可能会对Harbor感兴趣
    • 解释：在原帖作者尝试本地人工智能相关操作基础上提供可能有用的内容

金句与有趣评论

  1. “😂 Fantastic! Necessity is a great driving force to try new things =D”
    • 亮点：生动地表达了需求对尝试新事物的推动作用
  2. “🤔 The distilled R1 is a finetune of the real R1’s outputs onto Llama 3.1 8b, so it’s a fun thing to mess with but I’m not sure if anyone has a real grasp yet on if it hurt or helped the output.”
    • 亮点：对原帖作者使用的模型情况进行详细解释并提出思考
  3. “👀 我没想到会在这里看到自己的评论 XD”
    • 亮点：表达出一种意外的情绪，因为自己的评论被原帖作者引用

情感分析

总体情感倾向为积极。主要分歧点较少，大家基本围绕原帖主题展开交流。可能的原因是原帖是一种分享自己成功尝试新事物的经历，容易引发积极回应，且大家处于相同的技术爱好者社区，更倾向于互相支持交流。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于适合24GB VRAM版本的探索可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：促进更多人尝试本地的LLaMA或其他类似的人工智能程序，对人工智能技术在本地的应用推广有一定积极意义。

详细内容：

《当 ChatGPT 宕机，人们转向本地 LLaMA 的探索》

在 Reddit 上，一则关于“ChatGPT 今天宕机，于是尝试了本地 LLaMA”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。原帖作者自称是 LLM 的新手，趁着 ChatGPT 宕机的机会，按照别人给出的优秀建议，成功运行了“DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q5_K_M.gguf”，仅通过下载 koboldcpp.exe 就实现了。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人表示，如果这个模型运行良好，还可以尝试其他一些不错的小模型，如 Qwen2.5 7b Instruct、Gemma-2-9b 和原始的 Llama 3.1 8b。并指出，蒸馏的 R1 是对 Llama 3.1 8b 真实 R1 输出的微调，目前对于其是否提升了输出效果还不确定。 有人提到，原帖作者找到的那个新手指导帖子已经很古老了，甚至自己都感到惊讶它还能被发现并且有用。还有人考虑写一个精神续篇，因为原帖有些过时了。 有人认为 KoboldCPP 让操作变得简单。 有人提到，如果能接受 Docker，可以试试 Harbor。 有人询问 ChatGPT 性能表现是否不尽人意，以及用户是哪种类型。 有人分享自己打算明天早上尝试运行，并询问是否有适合 24GB VRAM 的版本。 有人推荐了另一个链接[https://github.com/open-webui/open-webui]，称其易用且功能丰富。

在这些讨论中，大家各抒己见，形成了一个充满探索和交流的氛围。虽然观点不尽相同，但都为新手尝试本地 LLaMA 提供了有价值的参考和建议。