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抡锤者

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  2. AI硬件
  3. 作为一个ai新手,想尝鲜尝试和学习,打算入一张V100 16G的,但是为啥论坛里完全不聊这张卡?真的是没有生产力?还是性价比太低?

作为一个ai新手,想尝鲜尝试和学习,打算入一张V100 16G的,但是为啥论坛里完全不聊这张卡?真的是没有生产力?还是性价比太低?

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  • hotpigwkH 离线
    hotpigwkH 离线
    hotpigwk
    编写于 最后由 编辑
    #5

    如果我只是用来跑Hermes的基础大模型,用来分析解析任务的话,是不是问题不大!

    张哲张 1 条回复 最后回复
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    • Y 离线
      Y 离线
      y2k
      编写于 最后由 编辑
      #6
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      • 大 离线
        大 离线
        大宝剑
        编写于 最后由 编辑
        #7

        做科学计算,那妥妥的V100。大模型还是3090-24G为起点

        1 条回复 最后回复
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        • M 在线
          M 在线
          mark
          编写于 最后由 编辑
          #8

          生产力工具的话, 无脑 搞 英伟达, 就算是买失败了,二手也能转出去. 搞这些破烂,就砸手里了.

          1 条回复 最后回复
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          • hotpigwkH hotpigwk

            如果我只是用来跑Hermes的基础大模型,用来分析解析任务的话,是不是问题不大!

            张哲张 离线
            张哲张 离线
            张哲
            编写于 最后由 编辑
            #9

            @hotpigwk 说:

            如果我只是用来跑Hermes的基础大模型,用来分析解析任务的话,是不是问题不大!

            垃圾卡,别买

            1 条回复 最后回复
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            • hotpigwkH 离线
              hotpigwkH 离线
              hotpigwk
              编写于 最后由 编辑
              #10

              我觉得一个工具还是看他用在哪里,怎么用。直接武断地说某一个卡是垃圾了的话,有点儿过于偏执。如果只是本地跑agent的基础对话,帮助基础系统维护,或者再最多就是生个图,解决一下一些自动化生产力的问题的话,应该还是问题不大的吧。毕竟有的事情是不愿意放到api上面去调用的,local LLM还是有一些价值的。主要看使用方向和侧重了!

              不知道大家对于本地部署大模型,还有什么建议?以及应用上的实践呢?

              terryT X Vivid VectorV 3 条回复 最后回复
              1
              • hotpigwkH hotpigwk

                我觉得一个工具还是看他用在哪里,怎么用。直接武断地说某一个卡是垃圾了的话,有点儿过于偏执。如果只是本地跑agent的基础对话,帮助基础系统维护,或者再最多就是生个图,解决一下一些自动化生产力的问题的话,应该还是问题不大的吧。毕竟有的事情是不愿意放到api上面去调用的,local LLM还是有一些价值的。主要看使用方向和侧重了!

                不知道大家对于本地部署大模型,还有什么建议?以及应用上的实践呢?

                terryT 在线
                terryT 在线
                terry
                编写于 最后由 编辑
                #11

                @hotpigwk 其实屎你不需要去尝一下才能说它不能吃,任何意见都带有主观性,比如你认为这张卡能打,能画图,能跑模型,你可以买了测试下,用实际数据来打脸这些人。

                1 条回复 最后回复
                1
                • hotpigwkH hotpigwk

                  作为一个ai新手,想尝鲜尝试和学习,打算入一张V100 16G的,但是为啥论坛里完全不聊这张卡?真的是没有生产力?还是性价比太低?

                  williamlouisW 离线
                  williamlouisW 离线
                  williamlouis
                  编写于 最后由 编辑
                  #12

                  @hotpigwk 我做为另一个AI的爸爸。分析了这个帖子。你是想得到一个鼓励。好吧。你行吧。上吧。受伤别喊疼才是爷们。BB多了都是废话。奔跑吧!S年。

                  个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xinlinlu

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                  • hotpigwkH hotpigwk

                    我觉得一个工具还是看他用在哪里,怎么用。直接武断地说某一个卡是垃圾了的话,有点儿过于偏执。如果只是本地跑agent的基础对话,帮助基础系统维护,或者再最多就是生个图,解决一下一些自动化生产力的问题的话,应该还是问题不大的吧。毕竟有的事情是不愿意放到api上面去调用的,local LLM还是有一些价值的。主要看使用方向和侧重了!

                    不知道大家对于本地部署大模型,还有什么建议?以及应用上的实践呢?

                    X 离线
                    X 离线
                    xping
                    编写于 最后由 编辑
                    #13

                    @hotpigwk 你是卖V100的吧?

                    1 条回复 最后回复
                    0
                    • hotpigwkH hotpigwk

                      我觉得一个工具还是看他用在哪里,怎么用。直接武断地说某一个卡是垃圾了的话,有点儿过于偏执。如果只是本地跑agent的基础对话,帮助基础系统维护,或者再最多就是生个图,解决一下一些自动化生产力的问题的话,应该还是问题不大的吧。毕竟有的事情是不愿意放到api上面去调用的,local LLM还是有一些价值的。主要看使用方向和侧重了!

                      不知道大家对于本地部署大模型,还有什么建议?以及应用上的实践呢?

                      Vivid VectorV 离线
                      Vivid VectorV 离线
                      Vivid Vector
                      编写于 最后由 编辑
                      #14

                      @hotpigwk
                      咸鱼上二手V100 16G的成品卡(转接好PCIE直插)就1100左右价格,直接买一张上来测试跑大模型,或者你要跑27B的就买2张,总价2200,自己折腾然后把实测数据截图发论坛里,就有话题有人聊了😁

                      1 条回复 最后回复
                      0
                      • Peace LoveP 离线
                        Peace LoveP 离线
                        Peace Love
                        编写于 最后由 编辑
                        #15

                        建議買兩張, 32G 夠跑很多語言模型了

                        1 条回复 最后回复
                        1
                        • loiak inaefaL 离线
                          loiak inaefaL 离线
                          loiak inaefa
                          编写于 最后由 编辑
                          #16

                          做RAG嵌入的话,比16GV100更香的卡还有么?

                          1 条回复 最后回复
                          0
                          • hotpigwkH hotpigwk

                            作为一个ai新手,想尝鲜尝试和学习,打算入一张V100 16G的,但是为啥论坛里完全不聊这张卡?真的是没有生产力?还是性价比太低?

                            David ZhangD 离线
                            David ZhangD 离线
                            David Zhang
                            编写于 最后由 编辑
                            #17

                            @hotpigwk v100性能不差,但你得会玩,新手不建议,不信的话,看看 斯波图 的翻车视频

                            1 条回复 最后回复
                            0
                            • Y y2k

                              主要还是被nvidia生态抛弃了,没生态的东西就是垃圾,各种新功能不支持,它便宜不是没有原因的

                              Y 离线
                              Y 离线
                              y2k
                              编写于 最后由 编辑
                              #18

                              贴主抱歉了,泡了一下论坛,发现v100 跑大模型还真可能,附上27b模型链接,https://huggingface.co/sokann/Qwen3.6-27B-GGUF-4.262bpw, 不过它要用ik_llama.cpp加载,要自己编译, 好处是集成了turboQuant, KV可以翻倍。 论坛有人在V100 16G 上测试, 可以跑起来,上下文可以开到100K,大概在28tokens/s。关键参数 -c 102400 -np 1 -fa on -ngl 99  -ctk q4_0 -khad -ctv q4_0 -vhad -wgt 1

                              terryT 1 条回复 最后回复
                              0
                              • Y y2k

                                贴主抱歉了,泡了一下论坛,发现v100 跑大模型还真可能,附上27b模型链接,https://huggingface.co/sokann/Qwen3.6-27B-GGUF-4.262bpw, 不过它要用ik_llama.cpp加载,要自己编译, 好处是集成了turboQuant, KV可以翻倍。 论坛有人在V100 16G 上测试, 可以跑起来,上下文可以开到100K,大概在28tokens/s。关键参数 -c 102400 -np 1 -fa on -ngl 99  -ctk q4_0 -khad -ctv q4_0 -vhad -wgt 1

                                terryT 在线
                                terryT 在线
                                terry
                                编写于 最后由 编辑
                                #19

                                @y2k 非常好,你跑下发个帖子,我们观摩学习下。

                                Y 1 条回复 最后回复
                                0
                                • terryT terry

                                  @y2k 非常好,你跑下发个帖子,我们观摩学习下。

                                  Y 离线
                                  Y 离线
                                  y2k
                                  编写于 最后由 y2k 编辑
                                  #20

                                  @terry 我手上没这个卡,下午抽了点时间。用5060ti试了一下,同样是16g显存,应该有参考意义,之前用官网的llama.cpp跑qwen3.6-27b q4,最多开20k就不行了,下午试了一下这个ik_llama.cpp跑了一下。100k是跑不了,不过试了开50k上下文驱动hermes没有问题!速度25t/s。因为开着向日葵远程测试的,把向日葵关了估计能上到60k,用着算是不错!我发一下参数-c 51200
                                  -np 1
                                  -fa on
                                  -ngl 99
                                  -ctk q4_0
                                  -khad
                                  -ctv q4_0
                                  -vhad
                                  --host 0.0.0.0
                                  --port 8000
                                  --cont-batching
                                  --jinja
                                  --mlock
                                  --threads 10
                                  --threads-batch 12
                                  附下载地址:https://github.com/Thireus/ik_llama.cpp/releases/tag/main-b4744-8d7891f
                                  且行且珍惜

                                  terryT 1 条回复 最后回复
                                  1
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                                    y2k
                                    编写于 最后由 y2k 编辑
                                    #21

                                    mmexport1778918795947.jpg
                                    38732870-1a28-43ce-ac22-ec544539f7b9-image.jpeg

                                    1 条回复 最后回复
                                    0
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                                      编写于 最后由 编辑
                                      #22

                                      b191e56f-8760-49a8-93f8-444da080c15b-image.jpeg

                                      e2d149b6-50c4-4f56-9902-9f631b1e7964-image.jpeg

                                      c8ccb3b0-fa73-429e-b8ff-2abddf1747fb-image.jpeg

                                      3个速度都差不多,25t/S,建议用 k q8 ,v q4,这样压缩质量和空间都比较好。集成了turboQuant的ik_llama.cpp确实可以大幅提升上下文压缩空间。N卡,A卡都有效果。以后16g卡跑27b模型会越来越好用

                                      陳瑋陳 1 条回复 最后回复
                                      1
                                      • Y y2k

                                        @terry 我手上没这个卡,下午抽了点时间。用5060ti试了一下,同样是16g显存,应该有参考意义,之前用官网的llama.cpp跑qwen3.6-27b q4,最多开20k就不行了,下午试了一下这个ik_llama.cpp跑了一下。100k是跑不了,不过试了开50k上下文驱动hermes没有问题!速度25t/s。因为开着向日葵远程测试的,把向日葵关了估计能上到60k,用着算是不错!我发一下参数-c 51200
                                        -np 1
                                        -fa on
                                        -ngl 99
                                        -ctk q4_0
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                                        --jinja
                                        --mlock
                                        --threads 10
                                        --threads-batch 12
                                        附下载地址:https://github.com/Thireus/ik_llama.cpp/releases/tag/main-b4744-8d7891f
                                        且行且珍惜

                                        terryT 在线
                                        terryT 在线
                                        terry
                                        编写于 最后由 terry 编辑
                                        #23

                                        @y2k 🤝不错,很有参考价值,你多上点图,我云一期,实际截图啊,别坑我。单独发个帖子,我给置顶。

                                        Y 1 条回复 最后回复
                                        0
                                        • Y y2k

                                          b191e56f-8760-49a8-93f8-444da080c15b-image.jpeg

                                          e2d149b6-50c4-4f56-9902-9f631b1e7964-image.jpeg

                                          c8ccb3b0-fa73-429e-b8ff-2abddf1747fb-image.jpeg

                                          3个速度都差不多,25t/S,建议用 k q8 ,v q4,这样压缩质量和空间都比较好。集成了turboQuant的ik_llama.cpp确实可以大幅提升上下文压缩空间。N卡,A卡都有效果。以后16g卡跑27b模型会越来越好用

                                          陳瑋陳 离线
                                          陳瑋陳 离线
                                          陳瑋
                                          编写于 最后由 编辑
                                          #24

                                          @y2k 對大佬崇敬之心油然而生,不為別的,就單為這顆知恥近乎勇的心

                                          1 条回复 最后回复
                                          0

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