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讨论总结

整个讨论围绕一个用于在浏览器本地运行DeepSeek、LLMs和Whisper的Chrome扩展展开。话题涵盖了扩展功能相关(如是否与内存有关、能否运行本地模型)、特定模型(如deepseek r1)的体验、资源链接分享、对一些模型的认知(如0.5 - 70b蒸馏模型不是DeepSeek)以及对在浏览器本地运行模型的质疑等,讨论氛围较为理性,大家积极分享观点和信息。

主要观点

  1. 👍 询问扩展是否能用于下载更多内存。
    • 支持理由:认为访问相关模型受设备规格(如内存)限制,而非前端问题。
    • 反对声音:无。
  2. 🔥 在笔记本电脑上使用deepseek r1模型体验较好。
    • 正方观点:自己亲身体验不错。
    • 反方观点:有人质疑在笔记本电脑上运行的真实性。
  3. 💡 模型可本地无网运行但需从huggingface下载检查点。
    • 解释:为解答能否用该工具运行本地模型的疑惑给出的方案。
  4. 💡 扩展是特定js库transformers.js的包装器。
    • 解释:对扩展本质的一种揭示。
  5. 💡 0.5 - 70b蒸馏模型不是DeepSeek。
    • 解释:纠正大众可能存在的认知混淆。

金句与有趣评论

  1. “😂 will this extension also allow me to download more ram?”
    • 亮点:以一种奇特的角度提出关于扩展功能的疑问。
  2. “🤔 the experience with deepseek r1 model on my laptop is much better than what I heard”
    • 亮点:分享自己与大众认知不同的使用体验。
  3. “👀 Maybe he has 768 GB RAM on his laptop 🤑”
    • 亮点:用调侃的方式对运行模型所需内存表示怀疑。
  4. “😂 Run DeepSeek locally in browser? Lol”
    • 亮点:直接表达对在浏览器本地运行DeepSeek的不屑。
  5. “🤔 When will people learn what 0.5 - 70b distilled models are NOT DEEPSEEK”
    • 亮点:对大众模型认知的一种吐槽。

情感分析

总体情感倾向较为中性。主要分歧点在于对在浏览器本地运行DeepSeek等模型的看法(有人觉得可行且体验好,有人表示质疑和不屑)以及对一些模型的认知(如是否是DeepSeek)。可能的原因是大家对技术的理解程度不同、使用场景和硬件设备不同等。

趋势与预测

  • 新兴话题:已下载的Ollama模型未来是否会被整合为一个选项。
  • 潜在影响:如果相关扩展和模型运行的技术不断发展完善,可能会改变人们获取和使用模型的方式,对相关技术的推广和应用有推动作用。

详细内容:

标题:在浏览器本地运行 DeepSeek、LLMs 和 Whisper 的 Chrome 扩展引发热议

近日,Reddit 上一个关于 Chrome 扩展以在浏览器本地运行 DeepSeek、LLMs 和 Whisper 的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要围绕这个扩展的功能和特点展开讨论,比如有人质疑是否能通过此扩展下载更多内存,也有人探讨扩展所运行的模型类型,还有人关心它与其他模型的整合以及输入控制等问题。

文章将要探讨的核心问题是这个扩展的实际效果和应用范围。

在讨论中,各种观点层出不穷。有人认为这个扩展是一个很酷的工具,比如有用户表示在自己的笔记本电脑上使用 DeepSeek R1 模型的体验很好。但也有人对此持怀疑态度,比如有人说“在浏览器本地运行 DeepSeek?哈哈,别开玩笑了”。

有用户分享道:“我测试了在苹果 M1 上运行 1B - 3B 模型,更大的模型需要更多的内存。” 还有用户提到:“这个扩展某种程度上是 transformers.js 的一个封装,这是由 hugging face 开发的一个非常酷的 js 库。”

对于这个扩展的作用,存在一定的共识,即它为在本地运行相关模型提供了一种可能,但也存在一些争议,比如关于其能否真正实现高效运行以及与其他模型的兼容性。

特别有见地的观点如有人提出希望避免在不同应用中为使用本地下载的模型进行多次下载,这丰富了关于模型整合和资源利用的讨论。

总之,关于这个 Chrome 扩展的讨论展现了大家对于在浏览器本地运行复杂模型的关注和思考。