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我正在寻找一个用于文本摘要、撰写回复邮件的优秀多语言模型，该模型能够在显存为6 - 8GB的消费级笔记本电脑上运行。Phi - 4 - 多模态模型看起来很有前景，看到这样一个能力强且体积小的多模态大语言模型我很兴奋。但似乎实现llama.cpp支持比预期的要复杂：https://github.com/ggml - org/llama.cpp/pull/11292#issuecomment - 2692445044。这对支持、工具、微调等意味着什么呢？使用这个模型是否会导致我不得不自己实现解决方案（例如与代理协同工作）而成为一个小众的大语言模型（就像几年前使用Rocm那样），或者没有llama.cpp支持不是什么大问题呢？

讨论总结

原帖作者想在6 - 8GB VRAM的消费级笔记本上找多语言模型，对Phi - 4 - multimodal较期待，但面临其llama.cpp支持复杂的问题，询问这对支持、工具、微调等的影响。评论有提供其他支持即将就绪的信息、模型运行的多种解决方案、对llama.cpp的批判与担忧以及Phi - 4 - multimodal的相关技术支持情况等，整体氛围较为理性探讨，部分话题讨论热度高，部分较低。

主要观点

  1. 👍 原帖作者寻求满足硬件要求的多语言模型
    • 支持理由：需要在消费级笔记本上运行，硬件条件为6 - 8GB VRAM。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 llama.cpp对有趣模型的支持不断落后且存在诸多问题
    • 正方观点：自动关闭工单却无实际行动，无支持的模型难被采用，缺乏多模态支持阻碍社区发展。
    • 反方观点：llama.cpp支持的推理硬件较广泛。
  3. 💡 Phi - 4 - multimodal第三方生态有一定支持
    • 解释：其第三方生态有一定程度的支持，但与其他模型相比全球范围内支持度稍低。
  4. 💡 可根据工作流需求在不同类型模型间选择优化性能
    • 解释：根据处理阶段的不同需求，可在纯文本和多模态模型间选择以优化模型能力、选择、量化、性能等。
  5. 💡 存在针对Phi - 4 - multimodal在英特尔设备上可使用的实现

金句与有趣评论

  1. “😂 Vllm支持几乎已经就绪。你可以在这里追踪它：https://github.com/vllm - project/vllm/pull/14119”
    • 亮点：为原帖作者提供了另一个可关注的模型支持信息。
  2. “🤔 Running the huggingface version has unoptimized Mac and cpu, and 4bit might not work for those two.”
    • 亮点：指出Huggingface版本在特定设备上运行的未优化情况。
  3. “👀 coder543：This community doesn’t want to hear it, but llama.cpp has been falling further and further behind on supporting interesting models.”
    • 亮点：直言llama.cpp在支持有趣模型方面不断落后的现状。
  4. “🤔 You might consider looking into splitting your work flows between text only and multimodal models so you can optimize model capability / choice / quantization / performance according to the segment of processing you need at one stage in a particular use case.”
    • 亮点：提供了一种优化模型使用的思路。
  5. “😂 Yeah I tried running phi4 multimodal and was a tad annoyed at the tooling compared to usual LLM.”
    • 亮点：分享了运行phi4 multimodal时工具方面的个人体验。

情感分析

总体情感倾向较为中性。主要分歧点在于llama.cpp的支持情况，一部分人认为llama.cpp存在诸多问题，如支持落后、对无支持模型的采用影响等；另一方则指出其推理硬件支持较广泛。可能的原因是大家从不同角度看待llama.cpp，一方从模型发展和社区发展的宏观角度，另一方从硬件支持的实际情况角度。

趋势与预测

  • 新兴话题：OpenArc项目对Phi - 4 - multimodal的支持以及带来的新功能。
  • 潜在影响：如果llama.cpp不做出改变，可能会影响模型采用情况以及整个社区发展方向，对相关多语言模型在不同硬件上的优化和使用方式也可能会有更多探索。

详细内容：

《关于 Phi-4-multimodal 未来的热门讨论》

近日，Reddit 上一则关于寻找适用于消费者笔记本电脑（6 - 8GB VRAM）的多语言文本总结和写邮件模型 Phi-4-multimodal 的帖子引发了热烈讨论。该帖获得了众多关注，评论数众多。帖子指出实现 llama.cpp 支持比预期复杂，并附上了相关链接：https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/11292#issuecomment-2692445044 ，探讨了这对支持、工具、微调等方面意味着什么。

讨论焦点主要集中在模型的支持情况、性能表现以及适用场景等方面。有人表示 Vllm 支持即将准备好，可通过 https://github.com/vllm-project/vllm/pull/14119 追踪。有用户称运行 huggingface 版本在未优化的 Mac 和 CPU 上存在问题，4 位量化可能不适用于这两者，但如果有 30XX GPU，可以通过安装 bitsandbytes 以“load_in_4bit=True”运行模型，还提供了多种运行方式的链接，如 https://github.com/EricLBuehler/mistral.rs/blob/master/docs/PHI4MM.md 以及微软的官方 ONNX 方法 https://huggingface.co/microsoft/Phi-4-multimodal-instruct-onnx 。

有人认为 llama.cpp 在支持有趣模型方面已经落后，甚至通过自动关闭未处理的票来解决未支持模型的问题众多的情况。还有人指出当新一代模型出现时，llama.cpp 可能会面临更大的困境。但也有人表示 llama.cpp 仍然支持最广泛的推理硬件，尤其是 CPU 和 iGPU 加速。

有用户提出疑问，如果不考虑 llama.cpp 支持和量化，会有怎样的限制。也有人指出还有其他量化方法，并不受限。还有用户分享了自己使用 Phi-4-multimodal 的体验和感受。

总体而言，讨论中既有对 llama.cpp 支持不足的担忧，也有对 Phi-4-multimodal 性能表现的肯定。但对于模型的未来发展以及在不同硬件和场景下的应用，仍存在诸多争议和不确定性。