原贴链接

长久以来，每次我想要在本地运行大型语言模型（LLM）时，唯一的选择就是llama.cpp或者其他经过神奇优化的工具。然而，llama.cpp的设置并不总是那么容易，尤其是涉及新模型和新架构的时候。如果没有社区的帮助，你很难将一个新模型转换为GGUF格式。就算你能转换，要让它在llama.cpp里运行起来也非常困难。现在，我们有了一种替代方法，可以以最快速度在本地进行LLM推理。而且是用纯Rust语言实现的！不需要C++。通过pyo3你仍然可以用Python调用它，不过Rust已经够简单了，对吧？我做了一个和llama.cpp聊天命令行界面（cli）一样的最简示例。基于Candle框架，它比使用PyTorch要快6倍。来看看吧：https://github.com/lucasjinreal/Crane。接下来我会添加Spark - TTS和https://github.com/canopyai/Orpheus - TTS的支持，如果你对Rust和快速推理感兴趣，请加入用Rust开发的行列！

讨论总结

原帖介绍了纯Rust的本地LLM推理替代方案，评论者们主要聚焦在与llama.cpp的比较、性能评估、Rust语言在该项目中的适用性等方面。讨论中既有对新方案的期待和支持，也有不少质疑和对原方案的维护，整体氛围理性且充满技术探讨。

主要观点

  1. 👍 需要与llamacpp的基准测试
    • 支持理由：评估本地LLM推理替代方案性能需要对比。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对原帖速度相似说法表示质疑
    • 正方观点：给出0.5b模型速度数据说明不相似，应与llama.cpp比较而非PyTorch。
    • 反方观点：无
  3. 💡 新项目与mistralrs的比较关系
    • 解释：评论者提出新项目与类似项目的比较疑问。
  4. 💡 认为以Rust编写对终端用户无区别
    • 解释：从用户角度看待Rust编写的项目。
  5. 💡 认为llamacpp设置不困难
    • 解释：指出llamacpp相关配置简单。

金句与有趣评论

  1. “😂 35 t/s for a 0.5b model is not "similar speed"”
    • 亮点：用数据直观质疑原帖速度说法。
  2. “🤔 Rust compiles it’s why they love it. It’s got excellent memory safety.”
    • 亮点：阐述Rust编译的优势。
  3. “👀 Bro… llamacpp is literally one small binary and ggof model. ( All configuration is in the gguf already….”
    • 亮点：强调llamacpp设置简单。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有积极的支持和认可，也有质疑和否定。主要分歧点在于新的Rust方案与llama.cpp的比较、Rust语言在项目中的适用性等。可能的原因是大家从不同的技术角度和使用体验出发，有着不同的期待和偏好。

趋势与预测

  • 新兴话题：项目对AMD GPU的支持、对特定硬件设备的速度比较。
  • 潜在影响：如果新方案可行，可能会影响本地LLM推理的技术选型和相关语言在该领域的应用热度。

详细内容：

标题：关于本地 LLM 推理新选择的 Reddit 热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“LLama.cpp smillar speed but in pure Rust, local LLM inference alternatives.”的帖子引发了热烈讨论。该帖指出，长期以来，在本地运行 LLM 时，llama.cpp 或其他优化工具是常见选择，但 llama.cpp 在处理新模型和新架构时设置不易。如今，有了纯 Rust 编写的新替代方案，基于 Candle 框架，速度比使用 PyTorch 快 6 倍，并提供了项目链接：https://github.com/lucasjinreal/Crane，还计划添加 Spark-TTS 和 Orpheus-TTS支持。此帖获得了众多关注，评论数众多，主要讨论方向集中在新方案与 llama.cpp 的对比、Rust 语言的优劣以及新方案的性能和适用场景等。

讨论焦点与观点分析： 有人要求提供与 llama.cpp 的基准测试，并希望添加硬件和内存带宽信息。有人认为 35 t/s 对于 0.5b 模型并非“相似速度”，更关注 27/32/70B 模型的性能差异。有人将其与 mistral.rs 类比，指出 mistral.rs 的 CPU 性能相比 llama.cpp 不佳。有人认为 Rust 的优势在于其类型系统，使得 AI 推理代码和生成测试更轻松，且比 C++更易扩展、维护和重构。但也有人表示对 Rust 有反感，认为其编译构建困难，构建系统脆弱，不如 C++和 Go。 对于 Rust 语言，观点多样。有人不理解为何要一切都用 Rust，认为易用性不足以成为新的推理引擎的理由。但也有人指出，如果新引擎更易于维护，将是对所有人的胜利。有人认为 Rust 编译是其受喜爱的原因，内存安全性出色，是一种优秀的语言。有人觉得 Rust 对于低级别工作和系统编程有其位置，但学习曲线陡峭，需要较大的前期投入。有人认为 Rust 与传统 C 语言语法不同，一旦掌握其实相对易用。有人认为 Rust 并非如 Python 般容易，学习 Rust 的特性如 traits 和 lifetimes 有难度。还有人认为对于 llama.cpp 被重写为 Rust，这是好事，因为 Rust 是更好的 C++，但不能替代 Python。

总之，关于这个新的本地 LLM 推理方案以及 Rust 语言的讨论充满了争议和多样的观点，反映了技术社区对于新工具和编程语言的深入思考和热烈探讨。