帖子仅提供了一个YouTube链接:https://www.youtube.com/watch?v=wKZHoGlllu4,无更多可翻译内容
讨论总结
该讨论围绕DeepSeek R1 671B MoE LLM在Epyc 9374F和384GB的RAM上运行这一事件展开。涵盖了多方面内容,包括其性能表现引发的惊叹、真假争议,设备运行时的噪音、发热、功耗等情况,还涉及到因相关硬件价格产生的话题延伸到特朗普政策,同时有很多技术层面的探讨,如量化水平、模型类型、上下文长度等,整体氛围较为积极活跃,大家积极分享观点和经验。
主要观点
- 👍 原帖中的性能表现非常好
- 支持理由:部分评论者如SprayBeginning直接称赞性能好
- 反对声音:有评论者如dodo13333认为原帖是假的
- 🔥 segmond想做Epyc构建但被价格劝退
- 正方观点:CPU价格达2500美元过高,难以承受
- 反方观点:无(未提及)
- 💡 96GB内存可作为SSD缓存来运行大型模型,速度虽慢但也可行
- 解释:fallingdowndizzyvr提到有人用96GB内存作SSD缓存运行R1 IQ1/IQ2能达1 - 2t/s的速度,像邮件对话速度已足够
- 🤔 认为1bit量化输出并非垃圾,未测量情况下生成结果合理
- 解释:kmouratidis虽未测量但认为1bit量化时生成结果合理,与质疑者观点相反
- 👀 定制的DeepSeek R1 GGUF有特定结构,现有GGUF文件无法使用
- 解释:fairydreaming称优化的llama.cpp构建使用定制DeepSeek R1 GGUF,导致现有GGUF文件无法使用
金句与有趣评论
- “😂 SprayBeginning: That is insanely good performance.”
- 亮点:直接表达对DeepSeek R1性能的惊叹,开启关于性能的讨论。
- “🤔 dodo13333: Q2 takes 200GB of RAM, Q3 ~300, Q4 probably won’t fit 384GB of RAM alone, not speaking about 8k ctx.”
- 亮点:从内存占用角度对原帖的真实性提出质疑,引发争议。
- “👀 fairydreaming: Except that DeepSeek R1 is a MoE model with 671B total, but only 37B active parameters, not a dense model. Ever heard of MoE?”
- 亮点:对模型类型进行解释,反驳他人观点,加深对DeepSeek R1的理解。
- “😎 Not very hot because it’s loud.”
- 亮点:用简洁幽默的方式描述设备运行时的噪音和发热关系。
- “🤨 JFHermes:Boys don’t tell him how much a single 5090 is selling for.”
- 亮点:语言诙谐,引出关于价格不想让他人知道的话题。
情感分析
总体情感倾向较为积极正面,大家对DeepSeek R1 671B MoE LLM在特定设备上运行多持好奇、惊叹的态度。主要分歧点在于原帖的真假性、一些技术观点如1bit量化输出是否为垃圾等。可能的原因是不同的技术背景和经验导致对事物的判断不同,部分人从性能数据角度进行推测,部分人则从实际测试或者自身理解出发。
趋势与预测
- 新兴话题:可能会有更多关于DeepSeek R1不同量化水平的测试和讨论,以及在不同硬件上(如Blackwell GPU)运行效果的研究。
- 潜在影响:如果对DeepSeek R1的研究持续深入,可能会影响到LLM在不同硬件配置下的优化策略,也可能会影响人们对相关硬件性价比的看法。
详细内容:
标题:关于 DeepSeek R1 671B MoE LLM 运行性能的热门讨论
在 Reddit 上,一则关于 DeepSeek R1 671B MoE LLM 在特定硬件配置下运行的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了一个链接:https://www.youtube.com/watch?v=wKZHoGlllu4 ,点赞数和评论数众多,引发了大家对其性能、硬件需求、应用场景等方面的热烈讨论。
讨论焦点与观点分析:
有人称赞其性能“好得令人疯狂”,但也有人认为是假的,比如[ dodo13333 ]指出,根据其经验,Q2 需要 200GB 内存,Q3 约 300GB,Q4 不可能仅用 384GB 内存,更不用说 8k 上下文了。[ fairydreaming ]则详细解释了一些技术参数,如 Deepseek 的活动参数仅为 37B,理论上最大性能等,并提供了相关链接进一步支持其观点。
在个人经历和案例分享方面,[ fairydreaming ]介绍了其系统在运行时的温度、功耗等情况。有人对风扇噪音和散热问题进行了讨论,如[ JohnExile ]建议更换为 Noctua 风扇。
对于硬件配置和成本,[ segmond ]表示很心动但看到 CPU 价格后望而却步。关于贸易政策对相关产业的影响,也有一系列的讨论。
在性能测试方面,[ fairydreaming ]分享了多种模型和参数下的测试结果,包括 Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-1M 等。同时,也有人探讨了不同 CPU 类型的性能表现,如 Turin CPU 与 Genoa CPU 的比较。
有人对量化水平的评估和基准提出疑问,[ kmouratidis ]则认为其并非输出无用信息,且有人通过测试表明不同量化模型的效果。
还有人对模型的瓶颈、可扩展性、适用硬件等问题进行了探讨和提问。
总之,Reddit 上的这次讨论涵盖了关于 DeepSeek R1 671B MoE LLM 的多个方面,为大家提供了丰富的观点和信息。
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