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我不是技术人员！我一直渴望试验开源大语言模型（如Deepseek、LLaMA、Mistral等），但每次尝试，我都会遇到同样的问题：这个模型能在我的低配电脑上运行吗？大多数指南都假定你精通CUDA核心、显存和量化知识。而我就坐在这儿，用着我的8GB内存笔记本电脑。我们需要一个类似大语言模型的’能否运行’工具——就像游戏用的System Requirements Lab工具那样。想象一下：1. 选择一个模型（如’Llama3 - 8B’或’DeepSeek - R1’）；2. 上传你的配置（CPU、RAM、GPU）；3. 得到一个简单的对或错的结论：‘可以，但预计每分钟3个单词’；‘不行，你的GPU会崩溃’；*‘试试这个量化版本’。如果它能为较弱的硬件提供优化建议（如Ollama标记或GGUF版本）就更好了。

讨论总结

原帖提出需要一个类似“Can You Run It?”的工具来判断开源大型语言模型（LLMs）能否在个人设备上运行，尤其是非技术人员面对众多开源LLMs时不清楚自己设备能否运行。评论中有人推荐了一些现有的工具，如https://huggingface.co/spaces/Vokturz/can - it - run - llm、https://huggingface.co/spaces/NyxKrage/LLM - Model - VRAM - Calculator等，但也指出这些工具存在未更新、模型缺失、不完美等问题。同时，大家也讨论了硬件条件（如内存、显存、GPU等）对模型运行速度和能否运行的影响，还有不同模型的运行特性等内容，整个讨论比较理性地探讨相关话题。

主要观点

  1. 👍 现有工具存在不足
    • 支持理由：如提到https://huggingface.co/spaces/Vokturz/can - it - run - llm未更新、模型缺失等问题，https://huggingface.co/spaces/NyxKrage/LLM - Model - VRAM - Calculator不完美。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 硬件条件影响模型运行
    • 正方观点：内存、显存、GPU等硬件因素对模型运行速度和能否运行影响很大。
    • 反方观点：无
  3. 💡 不同模型有不同运行特性
    • 解释：如小型模型适合低资源环境，大型模型需要昂贵机器；不同模型运行速度有差异，如Deepseek - r1 - distill - llama - 8b运行很慢。
  4. 💡 判断模型运行较复杂
    • 解释：判断模型运行时的上下文大小较难，比较不同后端框架下的运行速度更难。
  5. 💡 对于创建判断运行工具态度不一
    • 解释：有人支持创建这样的工具，认为开源LLMs存在多种量化等复杂情况需要这样的工具；也有人反对，认为通过阅读相关内容就可解决能否运行模型的问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 LM studio, Msty both has info on this before you download.”
    • 亮点：最早提到LM studio和Msty在下载前有相关信息，引发后续讨论。
  2. “🤔 我是一名技术人员，我也对此感到困惑。”
    • 亮点：表明即使是技术人员也对开源LLMs运行要求困惑，说明创建这样一个判断能否运行的工具是有必要的。
  3. “👀 量化是 just 压缩，look at the file size + context and see if it’s less than your VRAM.”
    • 亮点：对量化进行了简单易懂的解释。
  4. “😂 对于我来说，24gb vram，我倾向于只使用ggufs…所以我最多能使用20GB文件且带有16k上下文。”
    • 亮点：分享了自己在特定硬件条件下使用资源的情况。
  5. “🤔 你兼顾智能和速度的最佳选择将是llama 3.2或Qwen 2.5。”
    • 亮点：给出了在兼顾智能和速度方面较好的模型选择。

情感分析

总体情感倾向比较中性。主要分歧点在于是否需要创建一个专门判断开源LLM能否运行的工具，支持方认为开源LLMs存在多种量化等复杂情况，需要这样一个工具方便非技术人员；反对方则认为可以通过自己阅读相关内容来解决能否运行模型的疑问。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多人关注如何完善现有的判断开源LLM运行的工具，或者开发新的更完美的工具。
  • 潜在影响：如果有更好的判断工具出现，将有助于更多非技术人员参与到开源LLM的使用和探索中，推动开源LLM的普及和应用。

详细内容：

标题：关于为开源 LLMs 创建“能否运行”工具的热门讨论

在 Reddit 上，有一个引发广泛关注的帖子，标题为“Someone needs to create a ‘Can You Run It?’ tool for open-source LLMs”。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

原帖作者自称是非技术人员，表达了对尝试开源 LLMs（如 Deepseek、LLaMA、Mistral 等）的渴望，但每次都因不了解自己的电脑配置能否运行这些模型而受阻。作者提出需要一个类似游戏中“System Requirements Lab”的工具，能够选择模型、上传电脑规格，并给出简单的能否运行的判断以及相关建议。

讨论焦点主要集中在以下几个方面：

  1. 有人指出，对于 8GB 内存且无 GPU 的笔记本电脑，大多数模型运行都会非常缓慢。
  2. 也有人认为无法准确预测 LLM 的响应时间。
  3. 还有用户分享自己的经历，如安装 Deepseek - R1 - Distill - Llama - 8b 后运行缓慢，提问耗费了很长时间。

特别有用户提出了一些有趣的观点，比如有人说“笔记本电脑只有 8GB 内存可能连 USB 3 都没有，更别提雷电接口了”。

同时，大家对于是否需要这样一个工具也存在争议。有人认为对于给定的模型，有很多因素可以设置和选择，比如上下文大小、缓存大小、量化级别等，了解这些知识有助于充分发挥硬件性能；但也有人认为，为了方便不了解技术的人，这样的工具是有必要的，能让更多人参与进来。

有用户提供了一些相关的链接和工具，比如“https://huggingface.co/spaces/Vokturz/can-it-run-llm”，但也有人表示使用起来感到困惑或者认为这些工具不够完善。

总的来说，关于是否需要为开源 LLMs 创建这样一个方便判断能否运行的工具，大家各抒己见，讨论热烈。