原贴链接

最新的GPT4ALL 3.8版本能够流畅运行Deepseek R1 Distill 7B。我的8G内存MacBook Pro M1运行时每秒能处理超过10个标记。使用这个模型:[https://huggingface.co/bartowski/DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 7B - GGUF/resolve/main/DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 7B - Q4_0.gguf]。不要使用llama - distill版本,目前它无法工作,能加载但是会输出乱码。基于这个大语言模型的RAG(检索增强生成)效果很好,这里有一个测试示例(使用一本晦涩的书来确保模型未在该内容上进行训练):

image

讨论总结

这个讨论主要是关于在8G内存的MacBook上运行Deepseek R1 Distill的相关情况。包括GPT4ALL与lmstudio或ollama在运行上的差异、速度快慢、配置的不同,还有对模型性能的评估、大小的看法以及不同运行情况之间的对比等,大家观点各有不同,讨论氛围较为理性。

主要观点

  1. 👍 GPT4ALL在8GB Mac上运行速度更快且无需复杂配置
    • 支持理由:Internet–Traveller称在8GB Mac上,GPT4ALL相比LM Studio更快,无需配置,安装即可运行。
    • 反对声音:brotie对GPT4ALL对Metal有更好优化的说法提出质疑。
  2. 🔥 可能是量化方式不同导致速度差异并质疑质量是否下降
    • 正方观点:mahiatlinux认为可能是量化方式不同才有速度差异,并提出要检查质量下降问题。
    • 反方观点:无明确反方观点提及。
  3. 💡 认为8G内存MacBook运行Deepseek R1 Distill效果不佳
    • 解释:有评论者指出在蒸馏模型中Deepseek内容极少,8B模型过小,运行效果会糟糕。
  4. 💡 有人认为其是有思维链推理的最小模型,值得在笔记本电脑上拥有
    • 解释:针对前面提到运行效果不佳的观点,有用户认为该模型虽小但有思维链推理功能,值得拥有。
  5. 💡 曾在特定设备和软件下7B模型有20个token/秒的运行速度
    • 解释:有评论者分享自己在M2 8GB内存设备上使用llama.cpp运行7B模型时达到20个token/秒的速度。

金句与有趣评论

  1. “😂 itsjase: How is it any different from running it in lmstudio or ollama?”
    • 亮点:直接提出关于运行差异的问题,引发后续讨论。
  2. “🤔 Internet–Traveller: It’s faster. On an 8gb Mac, it’s a lot faster with GPT4All. There’s no need to configure it like LM Studio, just install and run it.”
    • 亮点:明确阐述GPT4ALL在8GB Mac上运行速度和配置方面相对于LM Studio的优势。
  3. “👀 It’s gonna suck, though. There’s barely any Deepseek in distilled models, and 8B models are soo small they are the bottom of the barrel.”
    • 亮点:从不同角度看待8G内存MacBook运行Deepseek R1 Distill的情况,提出负面评价。
  4. “👀 It’s the smallest model you can get with chain of thought reasoning - so it’s worth having it in your laptop.”
    • 亮点:针对前面的负面评价给出不同看法,强调模型的价值。
  5. “👀 我曾在M2 8GB内存设备上使用llama.cpp运行7B模型时达到20个token/秒的速度。”
    • 亮点:分享个人的运行速度经验,用于对比原帖中的速度情况。

情感分析

总体情感倾向较为中性,主要分歧点在于GPT4ALL在8G内存MacBook上的运行情况,包括速度是否真的更快、配置是否更简单以及模型运行效果等方面。产生分歧的原因是大家基于不同的使用经验和对不同软件、模型的理解。

趋势与预测

  • 新兴话题:可能会进一步探讨不同设备和软件下运行模型的最佳配置和量化方式。
  • 潜在影响:有助于相关用户更好地选择适合自己MacBook的软件和模型来运行,提高运行效率和效果。

详细内容:

标题:MacBook 8G 运行 Deepseek R1 Distill 与 GPT4ALL 的热门讨论

在 Reddit 上,有一个关于在只有 8G 内存的 MacBook 上运行 Deepseek R1 Distill 的热门帖子引发了广泛关注。该帖子称最新的 GPT4ALL 3.8 能让 Deepseek R1 Distill 7B 平稳运行,其 MacBook Pro M1 8G 能达到每秒超过 10 个令牌的速度,并提供了相关模型的链接:https://huggingface.co/bartowski/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-GGUF/resolve/main/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_0.gguf,同时提醒不要使用 llama-distill 版本,因其加载后会输出乱码。此贴获得了大量点赞和众多评论,引发了以下主要讨论方向。

讨论焦点与观点分析:

有人表示在 8GB 的 Mac 上,GPT4All 运行速度更快,无需像 LM Studio 那样配置,直接安装运行即可。但也有人认为可能是使用了不同或更大的量化方式,比如 Q8 或 Q6,所以速度才会有差异,并质疑是否存在质量下降的问题。还有人提到如果默认使用 MLX 应该会有很大差异,LM Studio 可以选择,若用户不了解就会在比较 llama.cpp 和 mlx 时注意到不同,差异在于后端。有人指出 GPT4ALL 已针对 Metal 进行了适当配置,而 LM Studio 则需要为每个模型手动调整设置,这对大多数普通用户来说太技术化且耗时。但也有人反驳称 GPT4ALL 对 MLX 没有原生支持,在运行模型速度上不见得比 llama.cpp 快。有人坚持认为 GPT4ALL 不仅能让这个 Deepseek R1 distill 模型运行更快,对其他模型如 Llama 3.1 和 Mistral 7b 也同样如此,认为其对 Metal 有更好的优化。

同时,讨论中也存在一些质疑和问题。有人好奇它与在 lmstudio 或 ollama 中运行有何不同。有人认为尽管是最小能进行思维链推理的模型,但蒸馏模型中的 Deepseek 很少,8B 模型太小,性能不佳。但也有人反驳称在自己的笔记本电脑中有它还是值得的。还有人表示之前在 m2 8GB RAM 上使用 llama.cpp 能达到每秒 20 个令牌。

总之,关于在 8G 内存的 MacBook 上运行 Deepseek R1 Distill 与 GPT4ALL 的讨论充满了不同的声音和观点,展示了大家对于技术优化和性能表现的关注与思考。