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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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  • 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.

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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

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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
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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?

          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
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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?

                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😁

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                • 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
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                            --host 0.0.0.0
                            --port 8000
                            --cont-batching
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                            --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
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                                y2k
                                编写于 最后由 编辑
                                #22

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                                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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                                  --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
                                    • terryT terry

                                      @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 离线
                                      Y 离线
                                      y2k
                                      编写于 最后由 y2k 编辑
                                      #25
                                      此主題已被删除!
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                                      你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

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