嗨,我现在正处于电气工程的第三学期,我在周末做了这个项目。http://www.canirunthisllm.net/这个网站能帮助用户估算运行本地AI模型所需的VRAM(显存)。这是我的第一个网络应用项目,非常希望能得到任何反馈!接下来,我正在做一个功能,让用户能在表单中输入Hugging Face模型标签,后端会自动获取模型参数。之后,我打算增加对多GPU(图形处理器)的支持。未来还计划做一个.exe程序来自动检测电脑配置。我已经写好脚本了,但不知道如何将它引入Django(一个Python的Web框架)。
讨论总结
原帖作者是电气工程大三学生,分享了自己构建的本地AI模型VRAM估算网络应用项目,并阐述后续计划。评论者提出了在苹果设备上使用该估算器的疑问,得到解答后表示感谢;还有人以幽默方式肯定项目的有趣和有用,并提出让LLM改进UI;也有人给出功能改进建议,如支持URL锚点链接等;还有评论者提出新的需求建议,如特定图表视图,原帖项目也被质疑存在未考虑的因素,同时有人对项目表示感兴趣和感谢并询问相关问题。
主要观点
- 👍 询问苹果设备使用VRAM估算器的方法。
- 支持理由:[拥有苹果设备的用户想使用该估算器]
- 反对声音:[无]
- 🔥 给出苹果设备上计算可用于估算VRAM的方式。
- 正方观点:[根据苹果设备总统一内存的特性给出计算方式]
- 反方观点:[无]
- 💡 认为工具有趣且有用。
- 解释:[以一种幽默和正面的态度评价项目]
- 💡 项目支持URL锚点链接或动态路径会方便使用。
- 解释:[方便给特定需求的人发送特定链接]
- 💡 希望有特定的图表视图且包含所有模型并有特定功能滑块。
- 解释:[从用户需求角度提出项目改进方向]
金句与有趣评论
- “😂 HNipps: How do I use this for an Apple device with unified memory?”
- 亮点:[直接提出在苹果设备上使用的疑问]
- “🤔 PassengerPigeon343: I would take your total unified ram and subtract \\~8GB to run the system, then use that as your \"GPU VRAM\" input.”
- 亮点:[针对苹果设备使用问题给出具体计算方式]
- “👀 Nerina23: Thank you so much, finally a simple to use tool.”
- 亮点:[简洁表达对工具的认可]
- “🤔 No - Statement - 0001: Would be great if it supported URL anchor links, or dynamic paths so we can just send an http://canirunthisllm.net/#{anchor tag} to people who ask what can I run on my {GPU} :)”
- 亮点:[提出方便使用的功能改进建议]
- “😎 rockoruckus: Would love a stoplight chart view with all models listed and sliders for context size and quantization level”
- 亮点:[提出新的项目功能需求]
情感分析
[总体情感倾向为正面,大部分评论者肯定项目的价值。主要分歧点在于原帖项目是否存在未考虑的因素,可能原因是不同用户从不同使用场景和技术角度看待项目]
趋势与预测
- 新兴话题:[原帖作者可能会在后续加入更多预测功能,如每秒标记数量预测]
- 潜在影响:[若项目不断改进,可能会为本地AI模型运行提供更准确的VRAM需求估算,也可能为相关领域类似工具开发提供参考]
详细内容:
标题:《能否运行此 LLM?一款本地 AI 模型的 VRAM 估算器引发热议》
近日,一位电气工程专业第三学期的学生在周末开发了一个项目,其在 Reddit 上引发了广泛关注。该项目的网址为http://www.canirunthisllm.net/,能够帮助用户估算运行本地 AI 模型所需的 VRAM 量。此帖获得了众多点赞和大量评论。
帖子引发的主要讨论方向集中在如何在不同设备上使用该工具,以及对其功能的进一步期望和建议。
讨论焦点与观点分析: 有人提出如何在苹果统一内存设备上使用该工具。有人表示,如果是 48GB 内存的苹果设备,可以减去约 8GB 作为“GPU VRAM”输入。但也有人称自己是 M1 8GB 设备,担心没有 VRAM 可用,随后有人指出大概可以利用 2 - 4GB 作为 VRAM,并强调要关闭其他应用。还有人提到要寻找修改 Mac 系统预留 RAM 量的方法以便更多地用于 LLM 目的。 有人认为该工具如果能支持 URL 锚链接或动态路径会更好,比如通过特定的 URL 格式发送给他人。有人建议可以按照显卡型号进行搜索,为每个型号创建网页,列出其能运行的内容和预期体验。 有人提到增加 tok/秒、prompt/秒的计算方式较为复杂,存在三种不同的方法,并进行了详细说明。 有人希望能有一个包含所有模型的交通灯图表视图,以及用于调整上下文大小和量化水平的滑块。有人称赞这是一个简单易用的工具。 有人询问是否有办法预测每秒的令牌数,以便能以尽可能低的成本搭建本地机器。
在这场讨论中,大家各抒己见,既有对工具现有功能的肯定,也有对其未来发展的期待和建议,共同丰富了关于这个工具的讨论。
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