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嘿，大家好。我刚刚给我心爱的家庭服务器安装了24GB的VRAM。哪些通用知识、编码等方面的最佳模型能完全适配我的VRAM呢？我该如何计算这个呢？这个问题经常出现，有没有某个网站能看到这个信息呢？

讨论总结

原帖询问如何知道或计算哪些模型能完全装入24GB的VRAM，评论者们纷纷给出建议。包括推荐相关资源如huggingface、特定网址、工具如LMstudio等，也分享了多种计算或判断模型是否适合VRAM的方法，如查看GGUF文件大小、考虑量化因素、根据文件大小加上一定比例、查看下载大小、通过测试确定等，整体氛围比较积极，大家都在努力为原帖作者解答疑惑。

主要观点

  1. 👍 推荐huggingface作为查询相关模型的资源
    • 支持理由：huggingface的gguf quants页面有模型卡标明模型大小，方便与VRAM比较。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 选择量化时要考虑VRAM剩余空间并给操作系统预留1.5 - 2GB
    • 正方观点：操作系统等会占用VRAM，预留空间可确保模型稳定运行。
    • 反方观点：无
  3. 💡 Q5适合大的上下文窗口，Q6适合较小上下文且精度损失小
    • 解释：以Mistral Small 24b为例，不同量化级别的模型在不同上下文需求下与VRAM的适配情况不同。
  4. 💡 可通过查看GGUF文件大小与VRAM比较初步判断模型是否适合VRAM
    • 解释：这是一种基本的计算方式，但未考虑上下文因素。
  5. 💡 可以向大型语言模型告知设备规格来询问其意见
    • 解释：这是一种独特的确定适合VRAM模型的方式。

金句与有趣评论

  1. “😂 Bartowski (our king) makes gguf quants which you’ll very likely be using.”
    • 亮点：幽默地将Bartowski称为“our king”，强调其制作的gguf quants的重要性。
  2. “🤔 Q6 is a good size with some headroom for a good amount of context, and Q5 is probably perfect for you for larger context windows.”
    • 亮点：具体举例说明不同量化级别在不同上下文窗口下与VRAM的适配情况。
  3. “👀 Try it and see for yourself”
    • 亮点：鼓励原帖作者自己尝试，体现一种探索精神。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家都在积极为原帖作者解答问题，没有明显的分歧点。主要是因为这是一个技术类问题的讨论，大家都在分享自己的知识和经验，目的是帮助原帖作者解决如何确定模型与VRAM适配的问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：对于非特定任务类型的LLMs使用者的合理上下文量的探讨可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：这些关于模型与VRAM适配的讨论有助于相关人员更好地利用硬件资源，提高模型运行效率，对人工智能领域的发展有一定的积极影响。

详细内容：

《关于如何判断模型是否适配 VRAM 的热门讨论》

近日，Reddit 上一则关于如何知晓或计算哪些模型能适配 VRAM 的帖子引发了众多关注。该帖子获得了大量点赞和评论。帖子中，有人刚为自己的家庭服务器安装了 24GB VRAM，想了解哪些模型适合一般知识、编码等用途，并且能够完全适配，以及如何计算。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人提到 Bartowski 制作的 gguf 量化，其页面的模型卡会详细说明模型大小，比如 Mistral Small 24b，Q8 太大无法适配，Q6 有一定余量且精度损失较小，Q5 可能最适合。 有用户表示 Q5 适配 32k 上下文。 有人询问如何计算用于上下文的额外 VRAM。 还有人分享了在 ollama 中保存不同上下文大小的预配置版本的操作方法。 另外，有人给出了大致的计算公式：Total_memory = num_params * param_size + context_length * kv_vals_per_token * kv_param_size * batch_size (1) + cuda_overhead + os_overhead。

有人提供了相关的链接，如[https://huggingface.co/spaces/NyxKrage/LLM - Model - VRAM - Calculator](https://huggingface.co/spaces/NyxKrage/LLM - Model - VRAM - Calculator) 。也有人推荐了相关的阅读内容，如[https://huggingface.co/bartowski/Qwen2.5 - Coder - 32B - Instruct - GGUF#which - file - should - i - choose](https://huggingface.co/bartowski/Qwen2.5 - Coder - 32B - Instruct - GGUF#which - file - should - i - choose) 。

讨论中的共识在于需要综合考虑模型大小、量化质量、上下文长度等因素来选择适配 VRAM 的模型。

特别有见地的观点是关于不同量化质量的分析，以及在 ollama 中的具体操作方法，为大家提供了实用的参考。

在这场热烈的讨论中，大家各抒己见，为解决模型适配 VRAM 的问题贡献了丰富的思路和方法。希望这些讨论能帮助更多人找到最适合自己的模型配置方案。