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讨论总结

这个讨论涉及多个技术方面的话题。首先是关于本地LLaMA在Steam Deck上运行的相关问题，如设置信息、运行速度、量化等。接着提到了Deepseek的一个版本及其相关特性。还探讨了不同模型在编码方面的表现，像Qwen - 2.5 - Coder - 14B在14B编码上的优势。此外，原帖中关于小模型做太阳系动画的内容也引起了讨论，有人认为小模型通过多次提示可实现类似动画但也有人对此表示怀疑，还有人进行了不同模型的性能测试并给出结果。整体氛围比较积极，大家专注于技术交流。

主要观点

  1. 👍 运行本地LLaMA需要更多关于设置的信息。
    • 支持理由：评论中提到本地LLaMA相关但缺乏足够设置信息，这一观点是为了深入探讨本地运行的可行性。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 在Steam Deck上通过koboldcpp运行Falcon3 10b Q4_K_M速度为6 - 8 tokens/s。
    • 正方观点：这是一种经验性的分享，有助于了解特定模型在特定设备上的运行速度。
    • 反方观点：无
  3. 💡 14b - 24b模型在Steam Deck上如果尝试GPU卸载则无法启动。
    • 解释：这是在探索模型在Steam Deck上运行的限制情况。
  4. 💡 Ollama仅支持有限的AMD GPU，所以在Steam Deck上使用koboldcpp。
    • 解释：为在Steam Deck上选择合适的运行方式提供依据。
  5. 💡 认为7b qwen2.5比Falcon3要好。
    • 解释：这是对不同模型性能的一种比较观点。

金句与有趣评论

  1. “😂 As this is local llama, need more info of the setup.”
    • 亮点：直接指出本地LLaMA讨论中需要更多设置信息的关键需求。
  2. “🤔 It runs on my steam deck via koboldcpp at 6 - 8 tokens/s. Falcon3 10b Q4_K_M”
    • 亮点：提供了Falcon3 10b Q4_K_M在Steam Deck上运行速度的具体信息。
  3. “👀 Strangely 14b to 24b models only run on cpu if you try to offload they just never start which is why until I find a solution 14b and up run really slow.”
    • 亮点：阐述了14b - 24b模型在Steam Deck上GPU卸载时的运行问题。
  4. “😎 Best 14B coder is probably Qwen - 2.5 - Coder - 14B, and its smaller versions are good for specific uses.”
    • 亮点：对Qwen - 2.5 - Coder - 14B的性能给予肯定并指出小版本的用途。
  5. “🙌 What you’ve done is impressive.”
    • 亮点：对原帖作者成果的称赞。

情感分析

总体情感倾向积极，大家主要在技术层面进行探讨交流，分歧点较少。可能的原因是话题主要围绕技术内容，参与者大多是基于自身经验或知识进行分享，较少涉及主观争议性较大的内容。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同模型在特定设备上的性能优化可能会成为后续讨论的话题，例如如何提高14b - 24b模型在Steam Deck上的运行效率。
  • 潜在影响：对模型开发者来说，可以根据这些讨论中的反馈，改进模型在不同设备上的适配性；对于使用者来说，能够更好地选择适合自己设备和需求的模型。

详细内容：

《在 Steam Deck 上运行本地 LLM 模型的热门讨论》

近日，Reddit 上有一个关于在 Steam Deck 上运行本地 LLM 模型的热门话题，引起了众多用户的关注。该帖子包含了一个视频链接（https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1ihc6oi.mp4），截至目前，获得了大量的点赞和众多的评论。

主要的讨论方向集中在不同模型在 Steam Deck 上的运行效果、个人的相关经历分享以及对最佳模型选择的探讨。

文章将要探讨的核心问题是如何在 Steam Deck 上找到最适合且运行效果良好的 LLM 模型。

在讨论焦点与观点分析方面，有人表示在自己的 Steam Deck 上通过 koboldcpp 运行 Falcon3 10b Q4_K_M 时，速度为 6 - 8 个令牌/秒，而 Mistral small 24b 运行速度太慢，只有 0.5 到 0.9 个令牌/秒。有人认为 Falcon3 并非那么出色，甚至觉得 7b 的 qwen2.5 能超越它。还有人分享了在 Steam Deck 上使用 Vulkan 设置和 GPU 分担 50 时，10b 及以下的模型运行良好，对于 12b 和 13b 则需要在 CPU 和 GPU 之间分配。有人提到 Ollama 只支持有限数量的 AMD GPU，所以选择在 Steam Deck 上使用 Koboldcpp，并详细介绍了设置步骤。有人第一次听说在 Steam Deck 本地运行 LLM 模型，并表示想尝试。还有人认为 14B 最好的编码模型可能是 Qwen - 2.5 - Coder - 14B，其较小版本也有特定用途。有人表示 Smolagents 相对聪明，其代码代理不是直接“写代码”的代理。有人分享了在特定配置下对不同模型运行速度的测试结果。

讨论中的共识是大家都在努力寻找在 Steam Deck 上能有效运行的 LLM 模型。特别有见地的观点如详细的设置步骤和不同模型的性能对比，丰富了讨论内容。