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此外，如果你大量使用某个特定模型？哪些因素对你来说比较突出？

讨论总结

这是一个关于本地运行模型的讨论。大家分享了自己在本地运行的各种模型，如Mistral Small、Llama、Qwen等系列的不同版本和变体。讨论涉及模型在不同硬件上的运行情况，包括适配的GPU类型、显存管理，以及在不同任务场景下的表现，像创意写作、编码、文本总结等，还有针对特定模型在某些任务上的优势比较。

主要观点

  1. 👍 运行Mistral Small（22b和24b变体）是因为适配3090 GPU。
    • 支持理由：能完美适配3090 GPU。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 在不同需求下会选择不同的模型。
    • 正方观点：不同任务需要不同模型的特性来满足需求。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 32B可能是Qwen 2.5 Coder运行的极限。
    • 支持理由：评论者根据自己设备情况得出。
    • 反对声音：无。
  4. 💡 Llama - 3.3 - 70B在某些设备上运行很慢。
    • 支持理由：评论者亲身测试在自己设备上运行情况。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 认为Nemotron 70B Instruct在编码方面是最佳模型。
    • 支持理由：评论者自己的使用体验，未发现更好的。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 I’m boring, I just use Llama 3.2 3B Q8 for most things.”
    • 亮点：以一种幽默的方式表达自己对Llama 3.2 3B Q8模型的使用情况。
  2. “🤔 I use 32k context for both. For the older 22b, this requires using flash attention. For the 24b, it barely works without flash attention but then you need to carefully manage your VRAM and not allow anything else to use it.”
    • 亮点：详细解释了22b和24b在32k上下文使用时的不同情况。
  3. “👀 Nemotron 70B Instruct is my GOAT. I can’t find anything better for coding.”
    • 亮点：强烈表达对Nemotron 70B Instruct模型在编码方面的认可。
  4. “🤔 The Llama 3.3 70B runs at a snail’s pace on my potato rig.”
    • 亮点：形象地描述了Llama 3.3 70B在自己设备上运行慢的情况。
  5. “😂 I just love the Qwen models.”
    • 亮点：简洁直白地表达对Qwen模型的喜爱。

情感分析

总体情感倾向是中性偏积极。大家主要是分享自己的经验和观点，没有明显的分歧点。可能的原因是这个话题主要是关于技术分享，大家更多地关注在本地运行模型的实际情况，而不是争论某种模型的优劣。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会引发关于不同模型在特定任务上的更深入对比，例如更多关于不同模型在创意写作上的差异探讨。
  • 潜在影响：对于想要在本地运行模型的用户来说，可以参考这些经验来选择适合自己硬件和任务需求的模型，有助于推动相关模型在本地应用的优化和推广。

详细内容：

标题：Reddit 热门讨论：本地运行模型大揭秘

在 Reddit 上，一个题为“Which models do you run locally?”的帖子引发了广泛关注。该帖子主要探讨了用户在本地运行的模型以及相关因素，获得了众多用户的积极参与，评论数众多。

帖子引发的主要讨论方向集中在不同模型的性能、适用场景以及如何降低显存需求等方面。

核心问题在于：如何根据自身需求和硬件条件选择最合适的本地运行模型。

讨论焦点与观点分析：

有人使用 Mistral Small（包括 22b 和 24b 变体），原因是能完美适配其当前的 3090 GPU。有人表示使用 32k 上下文，对于 22b 老版本需要使用闪存注意力，而 24b 不使用闪存注意力则勉强运行，但需要小心管理 VRAM 以防其他程序占用。

降低 VRAM 需求的主要方式包括使用较低的量化（可接受质量损失至 Q4，除非必要不要低于 Q3）、使用闪存注意力（质量损失可忽略不计）、使用 8 位或 4 位 KV 缓存（通常没问题，有时会出问题）。

有人认为 7b 1M qwen 是首个能很好加载 128k 的开放模型。有人觉得 Llama 3.2 3B Q8 一般，可能会转向 8B。还有人提到 Qwen2.5 Coder 32B 等模型。

对于不同模型在创意写作等方面的表现，有人偏好 24B 用于创意写作，认为其更详细，能避免一些任务拒绝；也有人觉得 DeepSeek V3 在写作方面不错，其与 Mistral Small 24b 生成的故事结构相似，猜测是训练数据来源有限。

有人喜欢 24B 在创意写作方面的表现，认为它对 NSFW 不太犹豫，响应更长；也有人认为 22B 同样出色。

有人分享了在本地运行模型的经验，如在 LM Studio 上托管模型，利用各种插件等。

总的来说，大家在选择模型时会综合考虑性能、显存需求、适用场景等因素，并且根据自身硬件条件和任务需求不断尝试和调整。