原贴链接

帖子仅包含一个视频链接，无实质可翻译内容

讨论总结

原帖介绍了Deepseek R1 Distill 8B在4个树莓派5 8GB上的运行情况并附上视频链接。评论者有的表达对原帖资源库的积极态度，有的对展示内容表示兴趣，认为是分布式LLM推理的简单方案，但也存在疑惑，如质疑8B模型分布在4个设备的必要性、项目意义等，还有人进行性能比较推测、询问技术相关问题等，整体氛围比较积极且富有探索性。

主要观点

  1. 👍 原以为资源库不活跃，很高兴看到它还在运行
    • 支持理由：看到视频发现资源库仍在运作
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对展示内容表示兴趣，认为是分布式LLM推理的简单方案，但不理解为何选择DeepSeek模型做这个尝试
    • 正方观点：看起来有趣，像是分布式推理的简单方案
    • 反方观点：无（只是不理解选择该模型的原因）
  3. 💡 质疑8B模型应能在单台8GB内存机器运行却分布在4个设备的必要性
    • 解释：8B模型理论上能装在单台8GB内存机器上
  4. 💡 询问Deepseek R1 Distill 8B是否支持Vulkan并想在BC - 250集群上尝试该项目
    • 解释：对项目感兴趣，关注技术相关的支持情况
  5. 💡 推测新的版本下1B的tps可能达到40
    • 解释：根据之前测试的llama 3.2 1B和新的版本在4个设备上的性能进行推测

金句与有趣评论

  1. “😂 我以为你的资源库不活跃了，很高兴看到它还在运行!”
    • 亮点：表达了从消极到积极的态度转变，简洁地体现出对资源库的关注和积极态度。
  2. “🤔 This looks interesting, appears to be a simple solution for distributed LLM inference.”
    • 亮点：对原帖内容表示肯定，指出其在分布式LLM推理方面的意义。
  3. “👀 If the model is 8B, quantized at Q4_0, then it should fit on a single machine with 8GB RAM. Why are you distributing the load over 4 devices?”
    • 亮点：提出了关于模型分布在4个设备上的合理性的疑问。
  4. “🤔 Support Vulkan? Would like to try this on BC - 250 cluster.”
    • 亮点：表现出对项目的兴趣并提出关于技术支持方面的问题。
  5. “😎 Am I right to think with this new version the 1B tps might be like 40?”
    • 亮点：基于已有数据进行性能推测。

情感分析

总体情感倾向是积极的，多数评论者对原帖展示的内容表达了认可或者兴趣。主要分歧点在于对项目意义以及技术选择方面的疑惑，如为何选择DeepSeek模型、8B模型分布在4个设备上的必要性等，可能是由于不同评论者的技术背景和关注点不同所导致。

趋势与预测

  • 新兴话题：对其他模型（如rknn - llm）在类似硬件设备上的运行情况可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果在硬件设备上能够更好地运行相关模型，可能会对小型化、低功耗的人工智能设备的发展产生积极影响。

详细内容：

标题：关于 Deepseek R1 Distill 8B Q40 在 4 个 Raspberry Pi 5 8GB 上的性能讨论

在 Reddit 上，一则有关“Deepseek R1 Distill 8B Q40 在 4 个 Raspberry Pi 5 8GB 上的性能表现”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了一段视频链接 https://v.redd.it/5t2524skkaje1/DASH_1080.mp4?source=fallback ，收获了众多的点赞和评论。帖子引发了大家对于该技术的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为这看起来是分布式 LLM 推理的简单解决方案，但不理解为何选择 DeepSeek 模型，以及为何要在 4 个设备上分布负载，还对其技术栈和性能与单个 Pi 运行的对比提出了疑问。例如，有用户指出，8B 模型对于 Raspberry Pi 5 来说相当大，在单个机器上预测速度接近 2.47 tok/s，所以非常慢。 还有人探讨了增加更多 Pi 5 如何实现更快速度的原理。比如，有人提出疑问，这是一个密集模型，通过仅千兆以太网发送每层结果难道不会比单个机器的 RAM 更慢吗？ 也有人分享了可能有帮助的相关链接，如https://github.com/vllm-project/vllm 。 有人提到了 Distributed Llama 的优化以及与其他技术的对比。

讨论中的共识在于大家都对该技术表现出了浓厚的兴趣，并且积极探讨其性能和应用的可能性。特别有见地的观点是关于不同模型和设备配置下的性能分析，这丰富了讨论的深度和广度。

总之，这次关于 Deepseek R1 Distill 8B Q40 在 Raspberry Pi 5 上的讨论，为相关技术的发展和应用提供了有价值的思考和探索方向。