原贴链接

这是一个指向https://github.com/andrewkchan/deepseek.cpp的链接，没有更多的内容描述。

讨论总结

这是一个关于deepseek.cpp项目的讨论，主题围绕该项目在纯C++中对DeepSeek系列大型语言模型的CPU推理。讨论涵盖多个方面，包括项目的速度优化、教育意义、在低端设备上的运行情况、与其他项目（如llama.cpp）的比较、对项目意义的质疑以及项目测试等内容，参与者各抒己见，既有理性的建议，也存在争议点。

主要观点

  1. 👍 建议使用BLAS库替代自制matmul以提高速度。
    • 支持理由：BLAS库经过高度优化（包含手写汇编），速度比自制的快速实现更快。
    • 反对声音：使用BLAS库会违背项目小且有教育意义的目的。
  2. 🔥 用C++实现DeepSeek V2/V3的仅CPU推理有一定的教育参考意义。
    • 正方观点：可以作为像llama2.c一样有用的小型教育参考，对于想在低端仅CPU设备上使用DeepSeek的人可能有用，不需要Python运行时且代码量小。
    • 反方观点：该实现相比llama.cpp功能和代码量占比小，运行DeepSeek V3需要大量内存，可能难以在低端设备实现，原作者称这是业余项目不适合大多数人使用。
  3. 💡 认为可以尝试使用Unsloth版本进行相关操作。
    • [解释]：评论者简洁地提出建议，但未详细阐述理由。
  4. 💡 新拿到的电脑与项目出现时机相契合。
    • [解释]：评论者刚拿到配置不错的电脑，恰逢deepseek.cpp项目出现，觉得适合进行相关测试。
  5. 💡 当前在Win11Pro系统下对Deepseek模型的操作有一定的性能数据。
    • [解释]：如每秒2.2 t，内存使用540GB，启动前需等待约2分钟等性能数据。

金句与有趣评论

  1. “😂 You will need ~650GB of RAM to run DeepSeek V3 on your low - end CPU - only device.”
    • 亮点：直观地指出在低端设备上运行DeepSeek V3所需的巨大内存量，凸显项目在低端设备运行的困难。
  2. “🤔 There is no "real" use case for this when llama.cpp already exists and supports DeepSeek models with probably way better performance. The point of this is to be a cool project, with simple and readable code to help everyone understand LLM inference better.”
    • 亮点：理性对比项目与llama.cpp，既指出项目可能存在的劣势，又点明其积极意义。
  3. “👀 Eh… this is misleading. If you don’t support loading weights from SSD during runtime the minimum requirement is way beyond a “low end CPU” because you need a CPU/motherboard combo that can hold 1TB of RAM.”
    • 亮点：提出项目存在误导性的观点，并详细解释了原因。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有积极的部分，如对分享表示感谢、对项目在教育意义上的肯定，也有消极和质疑的部分，如质疑项目存在的意义、认为项目有误导性等。主要分歧点在于项目的实用性和意义，部分人认为它有教育参考价值，部分人则认为在已有类似项目（如llama.cpp）的情况下，这个项目没有实际用例。可能的原因是参与者从不同的角度看待项目，有的关注技术学习和分享，有的关注实际应用性能。

趋势与预测

  • 新兴话题：项目在不同硬件配置下（如特定电脑的Ubuntu系统下）的性能测试结果可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果项目在性能测试中表现出独特优势，可能会对DeepSeek模型在纯C++环境下的CPU推理应用产生积极推动作用；如果表现不佳，可能会进一步引发对项目存在意义的争议。

详细内容：

标题：关于 deepseek.cpp 的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“deepseek.cpp: CPU 推理用于 DeepSeek 系列大型语言模型的纯 C++实现”的帖子引发了广泛关注。该帖子提供了相关的 GitHub 链接：https://github.com/andrewkchan/deepseek.cpp ，收获了众多点赞和大量评论。

帖子主要的讨论方向集中在该项目的实现方式、性能表现、适用场景等方面。核心的争议点在于 deepseek.cpp 与 llama.cpp 的比较，以及它在实际应用中的价值。

有人认为应该使用高度优化的 blas 库替代自己编写的 matmul，因为 blas 库具有更快的运算速度。但也有人表示，这样做会违背项目旨在提供小型教育性实现的初衷。还有人指出，使用 deepseek.cpp 运行 DeepSeek V3 需要约 650GB 的内存，这对于大多数设备来说要求过高。

有用户分享道：“在工作中我有一些内存很大但因太旧而不再被支持的旧服务器。”

有人打趣说：“你没有 1TB 的内存？你用的是土豆吗？”还有人回应：“我觉得是土豆精简版。”

有用户表示，llama.cpp 更加成熟、灵活，更适合实际生产应用。但也有人认为 deepseek.cpp 作为一个兴趣和学习项目，有着其自身的价值，其简单易读的代码有助于大家更好地理解 LLM 推理。

总的来说，讨论中既有对 deepseek.cpp 技术细节的深入探讨，也有对其实际应用场景和价值的不同看法。大家在争论中不断深化对相关技术的理解。