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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
    #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

        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?

          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😁

            1 条回复 最后回复
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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
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                • 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
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                  • 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
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                    • 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
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                      • 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
                        • Y 离线
                          Y 离线
                          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
                          • Y 离线
                            Y 离线
                            y2k
                            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
                              -khad
                              -ctv q4_0
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                              --host 0.0.0.0
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                              --cont-batching
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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!
                                  1 条回复 最后回复
                                  0

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