原贴链接

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讨论总结

原帖作者对48GB显存下运行模型的体验感到失望，认为一些模型运行存在问题且小模型在代码质量和回答一般性问题上与在线大语言模型相近。评论者们围绕这个话题展开了多方面的讨论，包括模型运行的技术问题（如量化、上下文窗口等）、本地与在线推理的成本比较、本地模型的用途、不同模型在不同场景下的性能比较等，还有部分评论者分享了个人经历或者给出了技术建议。

主要观点

  1. 👍 48GB显存下qwen2.5:72b运行存在问题
    • 支持理由：原帖作者表示体验不佳。
    • 反对声音：有评论者认为qwen2.5:72b在48GB显存下应该能正常工作。
  2. 🔥 32b模型在代码质量上与72b相差不大
    • 正方观点：原帖作者指出在代码质量方面两者差异不大。
    • 反方观点：未发现明确反对观点。
  3. 💡 在线推理在当前技术和价格下有更好、更便宜、更快的优势
    • 解释：有评论者指出在线推理在当前技术和价格下的优势，但也有人提出本地推理在特定情况下的优势。
  4. 💡 在模型上添加基本的RAG/在线搜索功能能改善回答一般问题的效果
    • 解释：评论者提出添加功能可改善效果，虽然不确定能否达到大型消费级语言模型水平，但肯定比现状好。
  5. 💡 单块24GB显存GPU运行本地32b LLMs性价比高
    • 解释：有评论者经过尝试得出此结论，认为增加第二块GPU价值不大。

金句与有趣评论

  1. “😂 and for general questions the online big LLMs are better. Meh”
    • 亮点：简洁地表达了对在线大语言模型在回答一般问题上的看法。
  2. “🤔 Qwen2.5:72b should work absolutely fine on 48gb, as it is only 1 GiB bigger at Q4 that 70b.”
    • 亮点：针对原帖中qwen2.5:72b在48GB显存下的运行问题提出不同看法。
  3. “👀 a_beautiful_rhind: One does not run local models to ask the capital of france.”
    • 亮点：引出了关于运行本地模型用途的讨论。
  4. “😂 a_beautiful_rhind: Ask for the capital of your pants.”
    • 亮点：以幽默调侃的方式回应关于本地模型用途的观点。
  5. “🤔 Depends on the GPU and model size.”
    • 亮点：指出本地和在线推理的成本比较取决于GPU和模型大小这一关键因素。

情感分析

总体情感倾向较为理性客观。主要分歧点在于不同模型在不同显存下的运行效果、本地与在线推理的优劣比较等。可能的原因是大家基于各自不同的使用经验、需求和技术知识来发表观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型量化操作和调整上下文长度可能会引发后续更多的讨论。
  • 潜在影响：对于模型使用者来说，这些讨论有助于他们更好地选择适合自己的模型和推理方式；对于模型开发者来说，可能会促使他们进一步优化模型性能和显存利用效率。

详细内容：

标题：关于 48GB VRAM 与 LLM 模型运行的热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“Joined the 48GB Vram Dual Hairdryer club. Frankly a bit of disappointment”的帖子引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。帖子主要讨论了在拥有 48GB VRAM 的情况下，运行诸如 Deepseek-r1:70b 和 Qwen2.5:72b 等模型的体验，认为其效果不尽如人意，且指出对于一般问题，在线的大型 LLMs 表现更好。这一帖子引发了关于本地模型与在线模型性能、成本、适用场景等多方面的热烈讨论。

在讨论中，主要观点呈现出多样性。有人认为在线推理在当前技术和价格条件下总是更优、更便宜且更快，比如[frivolousfidget]就持此观点。但也有人指出这取决于 GPU 和模型大小，像[davew111]就分享了自己使用 nvidia A2 在工作中进行电话转录和总结的经历，认为本地计算在特定情况下更经济。

[FullOf_Bad_Ideas]提到，如果能以批处理方式处理工作负载，本地计算可能会更便宜，并分享了自己处理相关任务的经验。还有人提到本地模型在涉及公司数据的微调方面有独特优势，如[Papabear3339]所述。

关于模型的选择和性能，有人认为 Qwen2.5:72b 在 48GB VRAM 上应该能运行良好，也有人指出不同量化方式和缓存设置对性能的影响。

讨论中的共识在于认识到不同场景下本地模型和在线模型各有优劣，需要根据具体需求和任务来选择。特别有见地的观点如[ParaboloidalCrest]认为 24GB VRAM 在高效本地推理中是王者，而[silenceimpaired]则通过具体的案例对比说明了较大模型在某些方面的优势。

然而，对于到底选择本地模型还是在线模型，以及如何优化模型在特定硬件条件下的运行，仍存在争议和不同的看法。这一讨论反映了在不断发展的技术领域中，人们对于资源利用和性能优化的持续探索和思考。