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我不介意Ollama，但我想可能有更优化的模型存在吧？:)

讨论总结

原帖询问是否存在比Ollama更优化的产品，评论者们积极回应，推荐了众多替代选项，如Mistral.rs、sglang、vllm、TabbyPI、llama - server、Llama.cpp、kobold.cpp、Aphrodite engine、Oobabooga、LM Studio、Anything LLM、ramalama、Huggingface text - generation - inference等，并从性能、效率、多GPU支持、格式支持、是否易于使用等多方面对这些产品与Ollama进行比较，分享各自的使用经验和观点。

主要观点

  1. 👍 Mistral.rs是接近Ollama的替代品，若追求更快更高效可选择sglang或vllm等纯GPU选项
    • 支持理由：vllm在特定条件下有性能提升，Mistral.rs有类似Ollama的功能
    • 反对声音：无
  2. 🔥 llama.cpp可能比Ollama更优化
    • 正方观点：llama.cpp对模型控制更有优势，比处理modelfiles更容易设置
    • 反方观点：Ollama有自己的功能特性，目前使用自己的推理引擎而非llama.cpp
  3. 💡 Ollama流行可能因为其简单性，但对某些人来说对实际工作无用且是阻碍
    • 解释：Ollama简单易用所以流行，但在实际工作场景下可能存在问题，如一些代码因Ollama简单而内置其支持，导致在其他场景下使用不便
  4. 👍 vLLM可能是比Ollama更好的选择，但存在一些问题，如原生量化方法混乱、对GGUF支持差、没有Windows版本等
    • 支持理由：在某些情况下有性能优势
    • 反对声音：存在如量化方法、平台支持等多方面的不足
  5. 💡 产品的优劣取决于使用者的需求，llama.cpp适合追求更多控制权的用户，Ollama在某些功能方面有独特优势
    • 解释：不同用户对产品功能需求不同，所以评价产品好坏也因人而异

金句与有趣评论

  1. “😂 Mistral.rs is the closest to a drop in, but if you’re looking for faster or more efficient, you have to move to pure GPU options like sglang or vllm.”
    • 亮点：明确指出Mistral.rs是类似Ollama的选择，同时给出追求速度和效率时的其他选择。
  2. “🤔 I can’t talk for sglang, but vllm actually gives me roughly 1.7x the increase in tk/s using 2 gpus and qwen - coder - 14b (average workload after 1h of random usage).”
    • 亮点：用具体数据说明vllm在特定条件下的性能提升。
  3. “👀 Ollama is a nice wrapper, but it makes some things a huge waste of time.”
    • 亮点：指出Ollama虽然是不错的包装，但存在浪费时间的问题。
  4. “😂 llama.cpp is always best, because other software just uses code from llama.cpp”
    • 亮点：从代码使用的角度认为llama.cpp是最好的，观点独特。
  5. “🤔 If you want UI friendly and smooth, just use LM Studio”
    • 亮点：简洁地推荐LM Studio，强调其界面友好且运行流畅。

情感分析

总体情感倾向是比较理性和客观的。主要分歧点在于不同产品之间的比较，例如Ollama和llama.cpp之间的优化程度、功能特性等方面的差异。原因是评论者们基于各自的使用经验、需求和对不同技术特性的重视程度不同，从而产生不同的观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于如何更好地利用多节点设备运行LLM，以及将大模型适配小显存且不损害智能性的探索可能成为后续讨论的话题。
  • 潜在影响：这些讨论有助于技术爱好者和相关从业者更好地了解不同产品的特性，从而在实际应用中选择更适合自己需求的工具，也可能会促使相关产品开发者针对用户提到的问题进行改进和优化。

详细内容：

标题：关于 Ollama 替代方案的热门讨论

在 Reddit 上，一个题为“Is there something better than Ollama?”的帖子引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。帖子的主要内容是发帖人不反感 Ollama，但想知道是否存在更优化的选择。

这一话题引发了众多讨论方向，主要集中在不同模型和软件在性能、效率、易用性等方面的比较。比如，有人提到 Mistral.rs、vllm 等，也有人讨论了 llama.cpp 的特点和不足。

在讨论焦点与观点分析中，不同的用户各抒己见。有用户认为 Mistral.rs 是较为接近的选择，但如果追求更快或更高效，纯 GPU 选项如 sglang 或 vllm 可能更合适。比如，有人分享道：“我无法为 sglang 发言，但 vllm 实际上让我在使用 2 个 GPU 和 qwen - coder - 14b（平均工作负载在随机使用 1 小时后）时，每秒处理的令牌数（tk/s）大约增加了 1.7 倍。张量并行处理不是开玩笑，可惜 llama.cpp 没有它或者无法支持它，因为我真的很喜欢 GGUF 生态系统。”

也有用户表示，当自己一年前检查时，llama.cpp 有一个用于张量并行处理的实验标志，但效果不佳。不过一直希望它能有所改进。

关于 vllm，有人指出它支持 GGUFs，但也存在一些问题，如速度可能较慢、支持不够完善等。

有人提出 Ollama 基于 llama.cpp，但其默认设置糟糕，给用户留下不好的体验。

还有用户对比了 Ollama 与 LM Studio 的优劣，有人喜欢 LM Studio 的图形界面，有人则认为 Ollama 启动和重启更快。

在众多观点中，存在一些共识，比如不同的工具在不同场景下各有优势，选择应根据具体需求而定。

总之，这场关于 Ollama 替代方案的讨论充分展现了用户对于各种模型和软件的深入思考和多样见解。