跳转至内容
  • 版块
  • 最新
  • 标签
  • 热门
  • 用户
  • 群组
皮肤
  • 浅色
  • Brite
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • 深色
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • 默认(LCZ-Blue)
  • 不使用皮肤
  • LCZ-Green
  • LCZ-Blue
  • LCZ-Black
折叠
品牌标识

抡锤者

首页 版块 标签
硬件
装备秀
AI 广场 App
  1. 主页
  2. 版块
  3. LLM讨论区
  4. 非常牛逼的部署方案和内存加载kv技术帮我解决了困扰许久的问题

非常牛逼的部署方案和内存加载kv技术帮我解决了困扰许久的问题

已定时 已固定 已锁定 已移动 LLM讨论区
ninferqwen-27b量化
20 帖子 8 发布者 1.5k 浏览
  • 从旧到新
  • 从新到旧
  • 最多赞同
回复
  • 在新帖中回复
登录后回复
此主题已被删除。只有拥有主题管理权限的用户可以查看。
  • huaye XUH huaye XU

    KVmen技术作者视频:https://www.bilibili.com/video/BV19ybv6cE37/?spm_id_from=333.788.top_right_bar_window_history.content.click&vd_source=75586dc86971419da23353de859d40eb
    部署整合包作者视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Kzhq6cEy4/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click&vd_source=75586dc86971419da23353de859d40eb

    terryT
    terryT
    terry
    易有太极
    编写于 最后由 terry 编辑
    #5

    @huaye-XU 大段文字让AI整理成markdown格式,我帮你整理了,下次注意。
    帖子质量很不错,可以找人测试下5060Ti,能跑就很有性价比了。

    油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

    huaye XUH 1 条回复 最后回复
    1
    • snailiumS
      snailiumS
      snailium
      体面乡绅
      编写于 最后由 编辑
      #6

      Qwen3.8:27b,24GB显存没准128K上下文能放得下,至少我的7900XTX就能放得下,甚至能开256K上下文

      几个关键点:

      1. 从ggml(llama.cpp官方)下载几个模型
      • Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf(官方的主模型不带MTP)
      • mtp-Qwen3.8-27B-Q4_0.gguf(关键,有些模型内置MTP是Q8_0量化的)
      • mmproj-Qwen3.8-27B-Q8_0.gguf(多模态视觉塔,需要视觉就加上它)
      1. KV量化要调成q4_0,MTP量化也要调成q4_0
        -m /models/Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf \
        --mmproj /models/mmproj-Qwen3.8-27B-Q8_0.gguf --image-min-tokens 1024 \
        --n-gpu-layers 999 \
        --ctx-size 131072 \
      
        --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 \
        --flash-attn on \
        --spec-draft-model /models/mtp-Qwen3.8-27B-Q4_0.gguf \
        --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 3 --spec-draft-p-min 0.1 \
        --spec-draft-type-k q4_0 --spec-draft-type-v q4_0 \
      
      1. 上下文深度探测是有意义的,我手里的两张卡,在上下文超过128K之后,decode都会跌到不到20 tok/s,所以实测之后发现128K上下文基本上就是这个模型的甜点位置

      2. 16GB和以下的显卡,主模型都放不下

      1 条回复 最后回复
      0
      • Tony WangT
        Tony WangT
        Tony Wang
        易有太极
        编写于 最后由 编辑
        #7

        @snailium
        KV量化放到4bit, 实际工作怎么样? 我一直没太敢把KV调低, 一直用的8bit量化, 怕它丢东西.

        128k 基本上能完成大部分任务了, 但是我一般还是放到256k, 不是要真的用满256k, 而是减少其压缩的次数, 能节省些时间.

        terryT 1 条回复 最后回复
        0
        • Tony WangT Tony Wang

          @snailium
          KV量化放到4bit, 实际工作怎么样? 我一直没太敢把KV调低, 一直用的8bit量化, 怕它丢东西.

          128k 基本上能完成大部分任务了, 但是我一般还是放到256k, 不是要真的用满256k, 而是减少其压缩的次数, 能节省些时间.

          terryT
          terryT
          terry
          易有太极
          编写于 最后由 编辑
          #8

          @Tony-Wang FP8, INT8,往下都不行,测试了很多次了。

          油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

          1 条回复 最后回复
          0
          • snailiumS
            snailiumS
            snailium
            体面乡绅
            编写于 最后由 编辑
            #9

            这方面应该以@terry 的经验为准。

            我就是做几个小插件,7900XTX上面用全套q4 KV,B70上面用全套q8 KV,没觉得有太大区别。该搞不定的地方换卡也搞不定,都得请deepseek v4.1 flash出马

            1 条回复 最后回复
            0
            • terryT terry

              @huaye-XU 大段文字让AI整理成markdown格式,我帮你整理了,下次注意。
              帖子质量很不错,可以找人测试下5060Ti,能跑就很有性价比了。

              huaye XUH
              huaye XUH
              huaye XU
              编写于 最后由 编辑
              #10

              @terry 好的~谢谢老大。我下次注意。我看5060TI原作者整合包里又对应的配置。看有人给他回复,16G显存部署128K上下文可行。

              1 条回复 最后回复
              0
              • snailiumS
                snailiumS
                snailium
                体面乡绅
                编写于 最后由 编辑
                #11

                补充一下,@tony-wang 是对的,dsh默认预留64k上下文窗口,也就是说后端开128k上下文,大概填到60k的时候就会触发上下文压缩(compaction)。所以一次性开到256k的做法是对的。

                我看看能不能把上下文调优做到插件里面

                fcmeF 1 条回复 最后回复
                0
                • stxpnetS
                  stxpnetS
                  stxpnet
                  王侯将相
                  编写于 最后由 编辑
                  #12

                  这个ninfer确实牛,不过对双卡用户来说,不知道有没有成熟方案,另外如果这个KV -MEM可以将K V CACHE扩展到第二张卡上面就好了.

                  双卡3090 PCIE 4.0 16X/16X

                  白天(宰相) Strata QFN3.8 IQ4_XS 262K ~120 t/s
                  夜间(将军) vllm+swift 1.5 27B INT4-W4A8-dflash2 188K X 2 ~85 t/s
                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • snailiumS snailium

                    补充一下,@tony-wang 是对的,dsh默认预留64k上下文窗口,也就是说后端开128k上下文,大概填到60k的时候就会触发上下文压缩(compaction)。所以一次性开到256k的做法是对的。

                    我看看能不能把上下文调优做到插件里面

                    fcmeF
                    fcmeF
                    fcme
                    王侯将相
                    编写于 最后由 编辑
                    #13

                    @snailium 可以让dsh自己把预留的量调到8或者16K,这样本地模型的宝贵的上下文空间就不那么浪费了。

                    https://github.com/halonc/AMD-R9700-rdna4-SGlang-Maxx

                    snailiumS 2 条回复 最后回复
                    0
                    • fcmeF fcme

                      @snailium 可以让dsh自己把预留的量调到8或者16K,这样本地模型的宝贵的上下文空间就不那么浪费了。

                      snailiumS
                      snailiumS
                      snailium
                      体面乡绅
                      编写于 最后由 编辑
                      #14

                      @fcme dsh v0.1.7的问题不仅仅在于compaction,还有prune,只调headroom不完整,长链任务会被prune拖慢。我的自动调优快做好了

                      fcmeF 1 条回复 最后回复
                      0
                      • snailiumS snailium

                        @fcme dsh v0.1.7的问题不仅仅在于compaction,还有prune,只调headroom不完整,长链任务会被prune拖慢。我的自动调优快做好了

                        fcmeF
                        fcmeF
                        fcme
                        王侯将相
                        编写于 最后由 编辑
                        #15

                        @snailium
                        牛X,到时候请赐教啊!

                        https://github.com/halonc/AMD-R9700-rdna4-SGlang-Maxx

                        1 条回复 最后回复
                        0
                        • fcmeF fcme

                          @snailium 可以让dsh自己把预留的量调到8或者16K,这样本地模型的宝贵的上下文空间就不那么浪费了。

                          snailiumS
                          snailiumS
                          snailium
                          体面乡绅
                          编写于 最后由 编辑
                          #16

                          @fcme 另外,大神,我比较好奇,你怎么能在调了预留量之后,让已经进行的会话立即生效?

                          多轮代码检查之后发现,这些数值都是在会话开始的时候就投影(projection)在会话头信息里面的,然后就没法改了。这是dsh的安全规范操作。

                          目前我能找到最简单的方法,就是重写当前preset(比如标准模式),然后通过fork会话让新值生效

                          fcmeF 1 条回复 最后回复
                          0
                          • snailiumS snailium

                            @fcme 另外,大神,我比较好奇,你怎么能在调了预留量之后,让已经进行的会话立即生效?

                            多轮代码检查之后发现,这些数值都是在会话开始的时候就投影(projection)在会话头信息里面的,然后就没法改了。这是dsh的安全规范操作。

                            目前我能找到最简单的方法,就是重写当前preset(比如标准模式),然后通过fork会话让新值生效

                            fcmeF
                            fcmeF
                            fcme
                            王侯将相
                            编写于 最后由 编辑
                            #17

                            @snailium
                            那个不是对话的设置,是模型的自带参数。让AI给你同步过去就好了。

                            https://github.com/halonc/AMD-R9700-rdna4-SGlang-Maxx

                            snailiumS 1 条回复 最后回复
                            0
                            • fcmeF fcme

                              @snailium
                              那个不是对话的设置,是模型的自带参数。让AI给你同步过去就好了。

                              snailiumS
                              snailiumS
                              snailium
                              体面乡绅
                              编写于 最后由 编辑
                              #18

                              @fcme 有详细设置方式吗?

                              其实关键不在设置,而在于怎样应用到已有的会话。

                              望详解

                              fcmeF 1 条回复 最后回复
                              0
                              • snailiumS snailium

                                @fcme 有详细设置方式吗?

                                其实关键不在设置,而在于怎样应用到已有的会话。

                                望详解

                                fcmeF
                                fcmeF
                                fcme
                                王侯将相
                                编写于 最后由 编辑
                                #19

                                @snailium
                                没有。这种问题直接找AI给你解决,思路就是这么个思路

                                https://github.com/halonc/AMD-R9700-rdna4-SGlang-Maxx

                                snailiumS 1 条回复 最后回复
                                0
                                • fcmeF fcme

                                  @snailium
                                  没有。这种问题直接找AI给你解决,思路就是这么个思路

                                  snailiumS
                                  snailiumS
                                  snailium
                                  体面乡绅
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #20

                                  @fcme 好吧,也就是说您并没有实际做过,所以不知道这里面的坑到底在哪。

                                  我还以为能有比用插件更简单的解决办法,看样子是没有

                                  1 条回复 最后回复
                                  0

                                  你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

                                  厌倦了每次访问都刷到同样的帖子?您注册账号后,您下次访问时都将自动回到上次浏览的位置,并可选择接收新回复的通知(通过电子邮件或推送通知)。您还可以收藏帖子、为帖子点赞,以此向其他社区成员表达您的感谢。

                                  有了你的建议,这篇帖子会更精彩哦 💗

                                  注册 登录
                                  回复
                                  • 在新帖中回复
                                  登录后回复
                                  • 从旧到新
                                  • 从新到旧
                                  • 最多赞同


                                  • 登录

                                  • 登录或注册以进行搜索。
                                  • 第一个帖子
                                    最后一个帖子
                                  0
                                  • 版块
                                  • 最新
                                  • 标签
                                  • 热门
                                  • 用户
                                  • 群组