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  4. llama.cpp 0.6.0 出了,继续跑我的 Deepseek V4 和 GLM5.3 Flash !

llama.cpp 0.6.0 出了,继续跑我的 Deepseek V4 和 GLM5.3 Flash !

已定时 已固定 已锁定 已移动 LLM讨论区
llama.cppdeepseekglm
13 帖子 8 发布者 445 浏览
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  • imbiplaza ASUSI
    imbiplaza ASUSI
    imbiplaza ASUS
    谪仙人
    编写于 最后由 编辑
    #4

    告诉llama.cpp那帮人,事实证明,我们真的需要把整个模型load 去vram 才能跑得快吗?

    1 条回复 最后回复
    0
    • C
      C
      comeN
      编写于 最后由 编辑
      #5

      30以下真的不可用啊,开思考50以上才能接受

      1 条回复 最后回复
      0
      • 懒人烘培懒
        懒人烘培懒
        懒人烘培
        德高望重 劳动模范
        编写于 最后由 编辑
        #6

        我主力还是用SGLang,当然用strata也有部署

        双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

        terryT 1 条回复 最后回复
        1
        • stxpnetS stxpnet

          推上有人拿strata 说事,埋怨llama.cpp,vllm,sglang的人都在干嘛.

          张光璞张
          张光璞张
          张光璞
          技术大牛 劳动模范
          编写于 最后由 编辑
          #7

          @stxpnet 说:

          推上有人拿strata 说事,埋怨llama.cpp,vllm,sglang的人都在干嘛.

          Strata 现在一天两更,太疯狂了。 我整了个计划任务自动抓取跟AMD 相关的性能优化,其他都略过。

          懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
          0
          • 懒人烘培懒 懒人烘培

            我主力还是用SGLang,当然用strata也有部署

            terryT
            terryT
            terry
            超级版主
            编写于 最后由 编辑
            #8

            @懒人烘培 俺也一样

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

            1 条回复 最后回复
            0
            • 张光璞张 张光璞

              @stxpnet 说:

              推上有人拿strata 说事,埋怨llama.cpp,vllm,sglang的人都在干嘛.

              Strata 现在一天两更,太疯狂了。 我整了个计划任务自动抓取跟AMD 相关的性能优化,其他都略过。

              懒人烘培懒
              懒人烘培懒
              懒人烘培
              德高望重 劳动模范
              编写于 最后由 编辑
              #9

              @张光璞 Strata更新确实很勤~是好事哈~

              双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

              1 条回复 最后回复
              0
              • johnnybegoodJ johnnybegood

                llama.cpp 0.6.0 最新版出了, https://github.com/ggml-org/llama.cpp

                增加了很多模型支持, 把本地几个大个子模型又跑了一遍, 感触颇深, 之前跑这几个模型, 要么需要专门的软件和架构, 要么需要单独编译PR, 要么需要跑 EXL3 版, 总之每个模型想正常跑起来还是很折腾 , 现在 0.6.0 一出, 都可以直接跑, 毫无障碍, 改改启动参数就行了。

                配置: 3090 24G+3080 20G, 128G DDR4 3600MHz

                1、DeepSeek-V4-Flash-IQ2XXS-w2Q2K-AProjQ8-SExpQ8-OutQ8-chat-v2-imatrix-0731.gguf

                ----跑出 20tok/s , 实测对话编程都挺流畅的,虽然文件名是 IQ2, 但是核心部分还是 Q8的, 挺好用。

                2、DeepSeek-V4-Flash-0731-UD-IQ3_S-00001-of-00004.gguf

                ----跑出 17tok/s

                3、GLM-5.3-Flash-UD-IQ3_XXS-00001-of-00004.gguf

                ----跑出 12tok/s , GLM好像优化的还不太好

                不管怎么说, 这些之前认为的庞然大物,在我这种一般消费级的电脑上,可以跑起来了,也能较为流畅地进行交互,我觉得已够了,有时候大模型不一定是用来干重活儿的,可以把它当个知识库或者参谋来用,也挺好,这个时候我不需要它很快, 只要够聪明, 知识量够大就行了。

                E
                E
                exe127
                劳动模范
                编写于 最后由 编辑
                #10

                @johnnybegood
                想請教一下,
                我下載了: llama-b11475-bin-win-vulkan-x64
                模型是: Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL

                命令:
                @echo off
                title Qwen3.8-27B XL 131K MTP
                .\llama-server.exe -m .\models\Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL.gguf --model-draft .\models\mtp-Qwen3.8-27B-Q4_0.gguf -dev Vulkan1 -ngl 99 --fit off -c 131072 -ub 256 --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 -np 1 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 2 --flash-attn on --host 0.0.0.0 --port 8080 --jinja
                pause

                我在win11啟動模型後, 奇怪的是模型加載完成後, 會由VRAM搬到內存, VRAM此刻清零, 內存使用量暴升. 當發問問題時, VRAM才回升, 你可以看圖 ( System Memory 對比 Memory Used) , 是不是我的設定上有問題呢? 模型不能留在VRAM內. 我試過把上下文改成32k (將-c 131072 調整為 -c 32768) 情況同樣發生. 問了Gemini也解決不了. 謝謝大神幫忙

                66ecb3b5-ab85-4074-b421-1175ce31de9b.png

                johnnybegoodJ 2 条回复 最后回复
                0
                • E exe127

                  @johnnybegood
                  想請教一下,
                  我下載了: llama-b11475-bin-win-vulkan-x64
                  模型是: Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL

                  命令:
                  @echo off
                  title Qwen3.8-27B XL 131K MTP
                  .\llama-server.exe -m .\models\Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL.gguf --model-draft .\models\mtp-Qwen3.8-27B-Q4_0.gguf -dev Vulkan1 -ngl 99 --fit off -c 131072 -ub 256 --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 -np 1 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 2 --flash-attn on --host 0.0.0.0 --port 8080 --jinja
                  pause

                  我在win11啟動模型後, 奇怪的是模型加載完成後, 會由VRAM搬到內存, VRAM此刻清零, 內存使用量暴升. 當發問問題時, VRAM才回升, 你可以看圖 ( System Memory 對比 Memory Used) , 是不是我的設定上有問題呢? 模型不能留在VRAM內. 我試過把上下文改成32k (將-c 131072 調整為 -c 32768) 情況同樣發生. 問了Gemini也解決不了. 謝謝大神幫忙

                  66ecb3b5-ab85-4074-b421-1175ce31de9b.png

                  johnnybegoodJ
                  johnnybegoodJ
                  johnnybegood
                  超凡大师
                  编写于 最后由 编辑
                  #11

                  @exe127 -ngl 去掉 , -fit 弄成on再试试

                  E 1 条回复 最后回复
                  0
                  • johnnybegoodJ johnnybegood

                    @exe127 -ngl 去掉 , -fit 弄成on再试试

                    E
                    E
                    exe127
                    劳动模范
                    编写于 最后由 编辑
                    #12

                    @johnnybegood 謝謝, 我先回去試一下. 我的這個現象就是OOM嗎? 不知為何生成token 也可以有~50左右. 感覺還算很可以

                    1 条回复 最后回复
                    0
                    • E exe127

                      @johnnybegood
                      想請教一下,
                      我下載了: llama-b11475-bin-win-vulkan-x64
                      模型是: Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL

                      命令:
                      @echo off
                      title Qwen3.8-27B XL 131K MTP
                      .\llama-server.exe -m .\models\Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_XL.gguf --model-draft .\models\mtp-Qwen3.8-27B-Q4_0.gguf -dev Vulkan1 -ngl 99 --fit off -c 131072 -ub 256 --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 -np 1 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 2 --flash-attn on --host 0.0.0.0 --port 8080 --jinja
                      pause

                      我在win11啟動模型後, 奇怪的是模型加載完成後, 會由VRAM搬到內存, VRAM此刻清零, 內存使用量暴升. 當發問問題時, VRAM才回升, 你可以看圖 ( System Memory 對比 Memory Used) , 是不是我的設定上有問題呢? 模型不能留在VRAM內. 我試過把上下文改成32k (將-c 131072 調整為 -c 32768) 情況同樣發生. 問了Gemini也解決不了. 謝謝大神幫忙

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                      johnnybegoodJ
                      johnnybegoodJ
                      johnnybegood
                      超凡大师
                      编写于 最后由 编辑
                      #13
                      此主題已被删除!
                      1 条回复 最后回复
                      0

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