原贴链接

这超酷的：https://unsloth.ai/blog/deepseekr1 - dynamic。要点：- 他们没有简单地对所有内容进行量化 - 有些层需要更多位来克服问题；- 他们有从1.58位到2.51位的量化范围，这将模型缩小到131GB - 212GB；- 他们说最小的（量化模型）仅需80GB内存即可运行（但显然全模型在内存或显存中运行会更快）；- 提供了GGUFs并且可在当前的llama.cpp版本上运行（无需更新）。可能是本地R1的真正选择！

讨论总结

这是一个关于Unsloth制作的动态R1量化成果的讨论帖。原帖阐述了该成果的一些关键特性，如可在低至80GB的RAM上运行等。评论内容涵盖多个方面，包括对信息重复发布的看法、模型在不同设备和参数下的运行情况、对成果的赞叹与怀疑、以及关于模型性能与内存使用的疑问和探讨等。

主要观点

  1. 👍 所提及内容已有发布
    • 支持理由：评论者指出相同内容已有人发布过。
    • 反对声音：未看到之前帖子所以进行发布的人表示不知晓已发布情况。
  2. 🔥 80GB可运行的说法存疑
    • 正方观点：有人认为不能将所有61层都放入80GB内存中，实际运行中占用内存更多。
    • 反方观点：原帖可能包含了VRAM + RAM，并且允许一定的交换/内存映射。
  3. 💡 新信息太多，多次发布有助于他人
    • 解释：当下新信息太多，多次发布能让错过信息的人看到。
  4. 💡 可以设置每日或每周置顶帖汇总新闻
    • 解释：为了避免重复发布和方便大家获取信息。
  5. 💡 重复信息有助于强化学习
    • 解释：有时需要重复信息来强化记忆。

金句与有趣评论

  1. “😂 PeachScary413: Yeah okay, but how am I supposed to karma farm someone else post huh? 😠”
    • 亮点：以一种诙谐且略带不满的方式表达了对重复发布赚取点数的困惑。
  2. “🤔 davernow: Ah yes, I’ll read the internet next time before contributing anything. My bad.”
    • 亮点：以幽默的方式回应自己未查询就发布的失误。
  3. “👀 Mass2018: 使用2.51bit版本，我能够运行32k上下文（q4_0 k - cache），并且每秒提取大约2个标记。”
    • 亮点：提供了模型运行的具体数据。

情感分析

总体情感倾向较为多元，既有对Unsloth成果的正面赞叹，如认为这是了不起的工作；也有怀疑，如质疑模型处理简单问题的速度。主要分歧点在于对模型性能、内存使用等方面的看法。可能的原因是不同用户的设备条件、使用需求和对技术的理解程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：Unsloth技术在不同数据格式和框架下的兼容性可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对相关模型量化技术的发展和应用提供参考，可能影响硬件设备（如内存）的选择方向。

详细内容：

标题：关于 Unsloth 动态 R1 量化模型的热门讨论

近日，Reddit 上一则关于 Unsloth 动态 R1 量化模型的帖子引起了广泛关注。该帖子指出：https://unsloth.ai/blog/deepseekr1-dynamic ，其关键要点包括：并非对所有层进行简单量化，部分层需要更多比特来克服问题；有 1.58 位到 2.51 位的多种量化选择，模型大小在 131GB - 212GB 之间；声称最小模型可在仅 80GB 内存下运行，但在内存或显存中运行完整模型显然更快；提供了 GGUFs 并可在当前 llama.cpp 版本上使用（无需更新）。此帖获得了大量的点赞和众多评论，引发了关于模型性能、内存使用、实际运行效果等多方面的热烈讨论。

在讨论中，主要观点如下： 有人认为运行速度太慢，应该更快，比如[AppearanceHeavy6724]就表示“waay too slow. should be much faster.”；但也有人，如[Mass2018]分享自己的经历称，在特定配置下运行效果不错，“I tried this out yesterday afternoon on my rig (which admittedly is… ’enthusiast’ tier). Using the 2.51bit version, I’m able to run 32k context (q4_0 k - cache) and I pull about 2 tokens per second.” 对于模型在低内存下的运行情况，[MLDataScientist]表示能够在 48GB 内存和 64GB 显存的情况下通过将模型存储在 SSD 中运行 131GB 的量化版本，并获得约 2.5t/s 的速度。

有趣的观点也不少，比如[Short - Sandwich - 905]说道：“Amazing that for such an investment you have a undergrad computer science virtual developer working with no break like a Slave for you for ever ”。

同时，也存在一些争议和疑问。比如[MustBeSomethingThere]认为“can be run on as little as 80gb of RAM”这一说法不真实，而[davernow]则回应称这并非指所有层都能在 80GB 内存中运行。

总之，关于 Unsloth 动态 R1 量化模型的讨论展现了大家对新技术的关注和思考，不同的观点和经验分享为进一步理解这一模型的性能和应用提供了丰富的参考。