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  4. DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Strata版 AI 大模型能本地部署|接入 Harness

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Strata版 AI 大模型能本地部署|接入 Harness

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deepseekstrata本地模型
17 帖子 12 发布者 1.2k 浏览
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  • Peace LoveP
    Peace LoveP
    Peace Love
    编写于 最后由 编辑
    #7

    看起來是Strata 控制 DSV4.1 在專家模型那邊不是很適配, 等下一版再看看?

    1 条回复 最后回复
    0
    • williamlouisW williamlouis

      内存的价格看来是降不了啦!需求越来越大。此配置需要64G内存。12G以上显存。推荐4070 Ti super 12G 以上。

      Strata 项目部署与使用指南

      一、下载 Strata 项目

      • 夸克网盘:下载地址
      • GitHub:Niko1221/Strata

      二、下载模型文件

      非手动下载用户可跳过此步骤。

      可通过以下任一渠道下载模型文件:

      • 夸克网盘:下载地址
      • Hugging Face:ISTA-DASLab/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GSQ-RCO-GGUF
      • Hugging Face:unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF(UD-Q8_K_XL)

      三、下载推理引擎包

      下载地址

      • 夸克网盘:下载地址
      • GitHub:Strata v0.2.5 Releases

      引擎包名称

      英伟达显卡对应的引擎包名称为:

      strata-dsv41-0.1.50-windows-x86_64-cuda-cuda13.tar.gz
      

      存放位置

      将下载的压缩包解压到以下目录:

      Strata-main\engine-dsv41
      

      其中,Strata-main 是 Strata 项目的根目录。如果该目录下没有 engine-dsv41 文件夹,请手动创建。

      四、下载启动文件

      非手动下载用户可跳过此步骤。

      下载地址

      • 夸克网盘:下载地址
      • GitHub:启动文件下载地址

      存放位置

      将下载得到的两个启动文件放入 Strata 项目根目录:

      Strata-main\
      

      五、运行 Strata 项目

      1. 启动项目

      根据下载方式选择对应的启动文件:

      • 手动下载用户:双击项目根目录中的 START-HERE-have-model.bat。
      • 非手动下载用户:双击项目根目录中的 START-HERE.bat。

      2. 访问控制面板

      项目启动后,在浏览器中访问:

      http://127.0.0.1:8080/
      

      3. 修改上下文长度

      打开 Strata 项目根目录中符合以下命名规则的 JSON 文件:

      strata-deepseek-v4.1-flash-ist-*.json
      

      找到并修改其中的 --max-context 参数,即可调整上下文长度。

      六、接入 DeepSeek Harness

      DeepSeek 官网:https://www.deepseek.com/

      按照下表填写接入参数:

      参数 填写内容
      Provider ID deepseek-strata
      显示名称 deepseek-strata
      API 地址 http://127.0.0.1:8080/v1
      API 协议 OpenAI Chat Completions
      API Key 任意填写

      配置完成后,点击 “获取可用模型”,添加并选择需要使用的模型。

      J Z 0J
      J Z 0J
      J Z 0
      体面乡绅 硕果累累
      编写于 最后由 编辑
      #8

      @williamlouis 研究半天,预估7900xtx单卡跑最小的iq2,大概10tps, 再等等吧,指不定什么时候又有黑科技出来呢。买现在这套就没想到会有strata,以为27b就是本地小破机器的极限了,买了老旧的5900xt和ddr4。不然肯定上最新的ddr5 pcie5了,感觉以后IO速度是一切的瓶颈

      dardeaw fengD 1 条回复 最后回复
      0
      • J Z 0J J Z 0

        @williamlouis 研究半天,预估7900xtx单卡跑最小的iq2,大概10tps, 再等等吧,指不定什么时候又有黑科技出来呢。买现在这套就没想到会有strata,以为27b就是本地小破机器的极限了,买了老旧的5900xt和ddr4。不然肯定上最新的ddr5 pcie5了,感觉以后IO速度是一切的瓶颈

        dardeaw fengD
        dardeaw fengD
        dardeaw feng
        硕果累累 贵族大夫
        编写于 最后由 dardeaw feng 编辑
        #9

        @J-Z-0 這種單併發的推論引擎 千萬別花大錢 說真的DS V4.1不是太貴的模型 為了這個再砸錢下去也頂多跑跑Q2
        我用QFN一個多月了,對這模型只要上到4bit其能力就非常夠用了,玩strata就是為了性價比,當你偏離了性價比一切都顯得為了花錢而花錢

        J Z 0J 1 条回复 最后回复
        2
        • dardeaw fengD dardeaw feng

          @J-Z-0 這種單併發的推論引擎 千萬別花大錢 說真的DS V4.1不是太貴的模型 為了這個再砸錢下去也頂多跑跑Q2
          我用QFN一個多月了,對這模型只要上到4bit其能力就非常夠用了,玩strata就是為了性價比,當你偏離了性價比一切都顯得為了花錢而花錢

          J Z 0J
          J Z 0J
          J Z 0
          体面乡绅 硕果累累
          编写于 最后由 编辑
          #10

          @dardeaw-feng 非常同意,我现在就在用unsloth的q4kxl,单卡60tps。就这么跑着,跑到qwen4 出来

          dardeaw fengD 1 条回复 最后回复
          0
          • J Z 0J J Z 0

            @dardeaw-feng 非常同意,我现在就在用unsloth的q4kxl,单卡60tps。就这么跑着,跑到qwen4 出来

            dardeaw fengD
            dardeaw fengD
            dardeaw feng
            硕果累累 贵族大夫
            编写于 最后由 dardeaw feng 编辑
            #11

            @J-Z-0 對啊 我們就一直用Qwen,梁子不出甜品級模型我們就繼續用Qwen用到別家也投入這戰場

            1 条回复 最后回复
            0
            • perterP
              perterP
              perter
              王侯将相
              编写于 最后由 编辑
              #12

              Strata 0.2.6 提速了
              image.jpeg

              1 条回复 最后回复
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              • M
                M
                muskelon
                编写于 最后由 编辑
                #13

                内存涨价前买了 8x32 ddr4 ecc 搭配4x4080 单并发70-80 t/s 好的情况下 能到100+ 干活方面确实要比 qfn 要强,同一个任务 qfn-q80没完成(干预了一次,不允许他使用subagent 我subagent 配置的是opus 5.5)dp 一次完成完全达到了我想要的效果 还有就是去审查是我本地部署的刚需 。

                1 条回复 最后回复
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                • hippoH
                  hippoH
                  hippo
                  编写于 最后由 编辑
                  #14

                  不要盯着decode看,prefill才是关键,ds v4.1这种模型 prefill不上个 1500基本没法用,不如线上API
                  R9700 prefill上不去应该是显存带宽太低的原因(我猜的)

                  dardeaw fengD 1 条回复 最后回复
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                  • ,terryT terry 固定了此主题
                  • hippoH hippo

                    不要盯着decode看,prefill才是关键,ds v4.1这种模型 prefill不上个 1500基本没法用,不如线上API
                    R9700 prefill上不去应该是显存带宽太低的原因(我猜的)

                    dardeaw fengD
                    dardeaw fengD
                    dardeaw feng
                    硕果累累 贵族大夫
                    编写于 最后由 编辑
                    #15

                    @hippo 觀念完全正確 但無奈大家都只看decode

                    M 1 条回复 最后回复
                    0
                    • dardeaw fengD dardeaw feng

                      @hippo 觀念完全正確 但無奈大家都只看decode

                      M
                      M
                      muskelon
                      编写于 最后由 编辑
                      #16

                      @dardeaw-feng prefill确实很影响使用体验,本地调优后能到1700左右峰值 还算可以了

                      dardeaw fengD 1 条回复 最后回复
                      0
                      • M muskelon

                        @dardeaw-feng prefill确实很影响使用体验,本地调优后能到1700左右峰值 还算可以了

                        dardeaw fengD
                        dardeaw fengD
                        dardeaw feng
                        硕果累累 贵族大夫
                        编写于 最后由 编辑
                        #17

                        @muskelon 主要是qfn的廢話真的太多了 所以decode又變得大家很重視了,裝27b如果開思考也是花很多輪反覆思考,希望到Qwen4能改善這種過度自我檢討的壞習慣

                        1 条回复 最后回复
                        0
                        • ,系统 取消固定了此主题

                        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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