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可能通过API与其他框架集成以构建智能体。我的硬件配置：AMD Ryzen 9 3950x CPU、16GB内存（将增加）、1块RTX 3090、2TB存储。编辑1：我需要尽可能最佳的性能并且能够运行量化模型。

讨论总结

这是一个关于在特定硬件配置下（AMD Ryzen 9 3950x CPU、16gb内存且会增加、1个rtx 3090、2TB存储）寻找本地运行大型语言模型（LLMs）最佳框架的讨论，大家推荐了众多框架，包括Llama.cpp、Ollama、lm studio等，从不同角度如性能、易用性等进行分析，存在多种观点且各有支持和反对的声音。

主要观点

  1. 👍 Llama.cpp是本地运行LLMs的不错框架，具有多种功能。
    • 支持理由：轻量且具备高性能、内置Web UI、兼容OpenAI的API、支持函数调用等。
    • 反对声音：某些优势对桌面用户不重要。
  2. 🔥 Ollama操作简单，可通过SSH下载模型。
    • 正方观点：在Linux服务器上操作便捷，对于普通用户没有明显缺点。
    • 反方观点：存在弄乱提示模板的问题。
  3. 💡 lm studio使用方便。
    • 支持理由：使用起来超级容易，可拖动滑块调整参数，管理和功能使用都很容易。
    • 反对声音：无（未提及）
  4. 🤔 在高吞吐量应用中SGLang和vLLM适合多批次运行以最大化计算利用。
    • 支持理由：适合同时运行多个批次的高吞吐量应用场景。
    • 反对声音：无（未提及）
  5. 😎 推荐VLLM或Llama.cpp（在docker镜像内）用于批量推理或并发请求场景。
    • 支持理由：根据模型格式/量化选择两者之一可应对批量推理或并发请求场景。
    • 反对声音：无（未提及）

金句与有趣评论

  1. “😂 Evening_Ad6637：Llama.cpp\n\nIt is lightweight and has everything, top performance, built in webui, built OpenAI compatible api, function calling etc.”
    • 亮点：全面阐述了Llama.cpp的优势。
  2. “🤔 AmphibianFrog：Because you can SSH into your Linux server and type "ollama pull foo" and it just downloads the model with no messing around.”
    • 亮点：体现出Ollama在Linux服务器上下载模型的便捷性。
  3. “👀 BaysQuorv：I use lm studio its super easy, especially to just drag a slider for context size and other parameters etc.”
    • 亮点：强调了lm studio使用方便的特点。
  4. “😎 My take is basically : VLLM or Llama.cpp inside a provided docker image.”
    • 亮点：提出在docker镜像内使用VLLM或Llama.cpp的观点。
  5. “💡 Ollama + open webui.”
    • 亮点：简洁推荐Ollama与开放Web UI的组合。

情感分析

总体情感倾向为中性，主要分歧点在于不同框架的性能和适用性。可能的原因是不同用户有不同的需求和使用场景，例如有些用户注重操作便捷性，有些用户注重性能优势，还有些用户根据自己的硬件配置来选择框架。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着技术发展可能会出现新的框架或者对现有框架进行优化，如解决Ollama弄乱提示模板的问题或者提升lm studio对无头服务器的支持等。
  • 潜在影响：对于本地运行LLMs的普及和应用有推动作用，如果有更易用且性能好的框架出现，将吸引更多用户尝试在本地运行LLMs，也会对相关的代理构建、模型开发等领域产生积极影响。

详细内容：

标题：本地运行 LLMs 的最佳框架引发热烈讨论

在 Reddit 上，一则关于“本地运行 LLMs 的最佳框架”的帖子引发了众多关注，收获了大量点赞和评论。原帖中，发帖人介绍了自己的硬件配置，包括 AMD Ryzen 9 3950x CPU、16GB 内存（计划增加）、1 张 RTX 3090 显卡和 2TB 存储，并表示需要最佳性能且能运行量化模型。

帖子引发的主要讨论方向集中在各种框架的优劣。有人推荐 Llama.cpp，认为它轻巧且功能齐全，有内置的 WebUI 和 OpenAI 兼容的 API，性能出色，比如有人说“我可以通过 SSH 进入 Linux 服务器，输入‘ollama pull foo’就能下载模型，无需繁琐操作，对大多数普通使用场景来说，无需过多设置，几乎没有缺点。” 但也有人认为，当在 HuggingFace 上操作只是点击一下或一个 wget 命令时，很难说使用包装器有什么好处。

有人认为 Ollama 非常简单方便，比如“因为它只需要一行命令就能启动模型，这是其他优势，桌面用户可能不太关心。”但也有人质疑，比如“除了提示模板出错的时候。”还有人提到 LM Studio，觉得它超级容易，特别是调整参数很方便。

讨论中的共识在于大家都在寻找简单易用且性能良好的框架，但对于哪一个框架最好，还存在较大的争议。特别有见地的观点如“如果是新手，我会推荐 LM Studio 和任何 LLM，这可能会让你了解已有的东西。然后在 Linux 上使用 Ollama……获得一个高量化的小 B 比反之更好。模型加上上下文应该适配 VRAM。”

总之，关于本地运行 LLMs 的最佳框架，大家各抒己见，讨论热烈，仍未达成统一的结论。