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你使用什么（指上述提到的软件或模型等）以及为什么？

讨论总结

该讨论围绕着LM Studio、Ollama、Jan、Llama.cpp和GPT4All等工具展开。用户们根据自己的需求，如严肃事务处理、桌面端临时事务、特定功能需求、服务器使用等，分享了各自选择不同工具的原因，也对各个工具的功能、界面、性能等方面进行了评价，整体氛围比较理性和平和。

主要观点

  1. 👍 在严肃事务上使用llama.cpp处理gguf，桌面端和临时事务使用Jan.ai
    • 支持理由：有特定场景需求，llama.cpp适合严肃事务，Jan.ai适合桌面端临时事务且开源
    • 反对声音：无
  2. 🔥 LM Studio有“Auto unload unused JIT loaded models”功能，所以使用它
    • 正方观点：此功能有用，还可将其用作MLX/GGUF服务器连接MiniSearch到本地模型
    • 反方观点：无
  3. 💡 尝试过多个工具后最偏爱LM Studio，它可运行多种模型且支持推测解码，用户界面很棒且功能多
    • 解释：用户亲身体验后得出的结论，列举了LM Studio的多项优点
  4. 💡 llama - swap可代理llama.cpp和koboldcpp，有按需加载/卸载模型的功能且能管理启动模型的参数
    • 解释：阐述了llama - swap在模型管理方面的优势
  5. 💡 不同需求下使用不同的工具，如LM Studio适合随机快速聊天等场景，TabbyAPI + Open WebUI适合严肃工作，Msty适合用于Claude和GPT
    • 解释：根据不同场景需求来选择不同工具，体现工具的适用性

金句与有趣评论

  1. “😂 对于严肃事务我使用llama.cpp用于gguf。对于桌面端和快速临时性事务我使用Jan.ai，因为它是开源的，不同于LMStudio。”
    • 亮点：清晰表明在不同事务场景下对不同工具的选择原因
  2. “🤔 LM Studio, mainly because it now has the "Auto unload unused JIT loaded models" feature.”
    • 亮点：指出选择LM Studio的关键因素
  3. “👀 Sky_Linx：I tried them all, and my favourite is LMStudio by far.”
    • 亮点：直接表达对LM Studio的偏爱
  4. “😂 Llama.cpp is king!”
    • 亮点：简洁且强烈地表达对Llama.cpp的认可
  5. “🤔 我使用llama.cpp，因为它是相对简单和自包含（没有很多外部依赖项），并且是我可以开发功能和维护的东西。”
    • 亮点：说明选择llama.cpp的原因是其简单性和可维护性

情感分析

总体情感倾向比较积极，大家在分享自己使用工具的经验和观点。主要分歧点在于对不同工具的评价，如对LM Studio的GUI界面，有人认为不错，有人认为不够好。原因是用户的需求和使用场景不同，导致对工具的各个方面有不同的侧重。

趋势与预测

  • 新兴话题：在工具功能方面，自动卸载模型功能（如Jan若支持自动卸载模型就会吸引更多用户）可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：随着对这些工具的深入讨论，可能会影响更多用户对工具的选择，也可能促使工具开发者改进工具的功能以满足用户需求。

详细内容：

标题：Reddit 热门讨论：LM Studio、Ollama 等模型工具大比拼

在 Reddit 上，一个题为“LM Studio vs Ollama vs Jan vs Llama.cpp vs GPT4All”的帖子引起了众多用户的热烈讨论。该帖询问大家使用哪种工具以及原因，获得了大量的关注，点赞数和评论数众多。

讨论的焦点主要集中在各种工具的特点、性能、使用场景以及用户的个人偏好上。

有人表示，对于严肃的工作会使用 llama.cpp 处理 gguf，而在桌面和快速简单的任务中则使用开源的 Jan.ai，而非 LMStudio。还有人提到自己拥有一个配有 4 个 3090 显卡运行无界面 Linux 的家庭实验室，并在其中使用多种技术。有人称赞 Qwen coder 在并行批处理方面表现出色。

有人对于“严肃工作”的含义提出疑问，认为可能指的是服务器。也有人请教关于 4x4090 与 vllm 实用性的问题。

有人认为 LM Studio 不错，主要是因为它具有“自动卸载未使用的 JIT 加载模型”功能，不过自己只是将其用作 MLX/GGUF 服务器来连接 MiniSearch 到本地模型。还有人试过所有工具后，最喜欢 LMStudio，称赞其用户界面很棒，功能丰富。也有人对 AnythingLLM 感到失望，而有人则认为它在某些方面表现出色，并分享了相关设置。

有人介绍 llama-swap 用于代理 llama.cpp 和 koboldcpp，认为它解决了模型运行的实际问题。有人指出 llama.cpp 是推理运行时，是其他工具的后端。有人喜欢 LMStudio 的 RAG 功能，也有人因各种原因选择其他工具。

有人认为 GPT4ALL 在理论上是最喜欢的，但开发者拒绝修复响应流的大问题。还有人分享了自己的当前设置，认为 LM Studio 用于随机快速聊天等，而 TabbyAPI + Open WebUI 用于严肃工作。

总的来说，讨论中对于各种工具的评价各有不同，有人看重功能，有人在意性能，也有人注重用户界面和开源与否。不同的用户根据自己的需求和使用场景，选择了适合自己的工具。但无论如何，这场讨论充分展示了大家对于语言模型工具的深入思考和探索。