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通过模型分片，成功在M1 MacBook Pro和RTX 4060 Ti上运行QwQ - 32B（来自Alibaba_Qwen）。演示视频超出了Reddit的大小限制，可以在此查看：[https://x.com/tensorblock_aoi/status/1899266661888512004]硬件： - MacBook Pro 2021（M1 Pro，16GB内存） - RTX 4060 Ti（16GB显存）模型： - QwQ - 32B（Q4_K_M量化） - 原始大小：20GB - 在16GB限制的设备间分布实现： - 跨架构模型分片 - 自定义内存管理 - 并行推理管道 - TensorBlock编排当前进展： - 模型成功加载并运行 - 实现稳定推理 - 优化进行中https://llminfo.image.fangd123.cn/images/ij3j83poryne1.jpg!/format/webp我们很高兴地宣布TensorBlock，我们即将推出的本地推理解决方案。该软件能够实现高效的跨设备大语言模型部署，具有以下特点： - 跨多个硬件平台的分布式推理 - 全面支持英特尔、AMD、NVIDIA和苹果芯片 - 针对资源受限设备的智能内存管理 - 实时性能监控和优化 - 用于模型部署和管理的用户友好界面 - 先进的并行计算能力我们将在软件发布时发布详细的基准测试、全面的文档和部署指南。请持续关注性能指标和跨平台兼容性测试的更多更新。欢迎提出技术问题和反馈！

讨论总结

原帖主要介绍了在M1 MacBook Pro和RTX 4060 Ti上通过模型分片运行QwQ - 32B模型，以及即将推出的TensorBlock的功能特点。评论者们大多对该技术内容表现出兴趣，整体氛围比较积极，但讨论热度不高，多是在提问，如关于项目的技术细节、TensorBlock发布日期、模型运行方式在其他模型上的适用性、硬件要求等。

主要观点

  1. 👍 对原帖中的技术内容感兴趣
    • 支持理由：多位评论者表示一直对这类技术内容感兴趣或者对成果表示赞叹。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 关注TensorBlock相关情况
    • 正方观点：期待看到基准测试结果并询问发布日期，认可其功能。
    • 反方观点：无
  3. 💡 对模型运行情况存在疑问
    • 解释：有评论者对原帖模型运行方式能否应用于其他动态量化模型有疑问，还有人询问在无GPU的设备上能否运行该模型等。

金句与有趣评论

  1. “😂 总是很有兴趣看到这类东西。”
    • 亮点：直接表达对这类技术内容的兴趣。
  2. “🤔 即使是最新的雷雳速度也不足以让模型在节点间全速运行。”
    • 亮点：指出节点间通信速度对模型运行速度的影响。
  3. “👀 I wonder if QwQ 32B would run on the new MacBook Pro M4 max without a gpu”
    • 亮点：体现对特定硬件设备与模型兼容性的关注。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家对原帖的成果大多持肯定态度。主要分歧点较少，因为大部分评论都是在提问而非提出反对观点。可能的原因是原帖分享的是一个比较新颖的技术成果，大家更多是在探索和寻求更多信息。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于模型运行在不同硬件上的适配性讨论。
  • 潜在影响：如果技术成熟并推广，可能会影响本地推理解决方案在不同设备上的应用。

详细内容：

标题：在本地运行 QwQ-32B LLM：M1 MacBook Pro 和 RTX 4060 Ti 之间的模型分片

在 Reddit 上，一则关于成功在 M1 MacBook Pro 和 RTX 4060 Ti 上通过模型分片运行 QwQ-32B 的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。原帖介绍了相关硬件、模型、实现方式、当前进度等详细信息，并提到即将发布的 TensorBlock 本地推理解决方案及其特点。还提供了演示视频的链接：https://x.com/tensorblock_aoi/status/1899266661888512004 。

文章将要探讨的核心问题包括不同模型分片方案的效果差异、新硬件的适配性以及最低硬件要求等。

在讨论中，观点多样。有人好奇节点间的通信问题，比如像 Exo labs 的版本，即便最新的雷电速度也难以让模型在节点间全速运行，节点越多反而越慢，想知道此案例中的情况如何。有人期待后续的基准测试并询问发布日期。还有人关心该方案能否用于动态量化模型，以及与 llama.cpp RPC 的差异。有人质疑模型分片间的数据传输量是否会限制运行速度，有人则认为并非像想象中那样需要传输大量数据，比如 KV 缓存共享或增量传输可以优化这一过程。

有人单纯觉得很酷，有人好奇 QwQ 32B 能否在新的 MacBook Pro M4 max 上无 GPU 运行，还有人想了解运行的最低硬件要求。

总之，这场讨论展现了大家对于新技术的好奇和探索，也反映出在模型分片和本地运行方面的诸多思考和争议。相信随着更多信息的公布和技术的发展，这些问题会逐渐明晰。