为什么我的256G内存+24G显存无法让LM Studio跑deepseek-v4-flash？
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我下载了4个不同版本的deepseek v4 flash，尺寸在160G-180G之间。全部都无法加载。每次加载都提示最后那个图片。我的电脑能加载体积更大的Kimi-K2.6，MiniMax M2.5 UD（180G）也可以正常问答，但却无法加载deepseek，这是为什么？我已经尽量在参数设置中把对显存的要求降得很低了。望各位大神赐教一下，谢谢！我的电脑配置是Ryzen 5 7600X+256G内存+3090显卡24G显存。
@书呆子 羡慕你的大硬盘， 是SSD么？
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我下载了4个不同版本的deepseek v4 flash，尺寸在160G-180G之间。全部都无法加载。每次加载都提示最后那个图片。我的电脑能加载体积更大的Kimi-K2.6，MiniMax M2.5 UD（180G）也可以正常问答，但却无法加载deepseek，这是为什么？我已经尽量在参数设置中把对显存的要求降得很低了。望各位大神赐教一下，谢谢！我的电脑配置是Ryzen 5 7600X+256G内存+3090显卡24G显存。
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@书呆子 羡慕你的大硬盘， 是SSD么？
@johnnybegood 是的，8T硬盘
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@johnnybegood 速度极慢，我不知道怎么看速度，目测的话Kimi-K2.6大约2-5Token/s，MiniMax M2.5 UD可能要快一些。
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@johnnybegood 速度极慢，我不知道怎么看速度，目测的话Kimi-K2.6大约2-5Token/s，MiniMax M2.5 UD可能要快一些。
@书呆子 deepseek 硬跑起来也会很慢， 没啥意思。 就好像你要运货， 没有汽车， 但是有牛车， 也一样拉， 但是跑几天也不一定到目的地， 失去运输的意义了。
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1，你的平台是消费级的，你主板多少个内存插槽，带宽肯定要堆到1T才行。
2，Llama.cpp不行，要用Fast LLM，只有这一个框架适合你的需求。
3，24G显存可以跑，10G就可以了，你可以去FastLLM的群里去看下。 -
@书呆子 FastLLM 不是一个平台，它是一个专注于大模型推理加速的开源项目，跟 Ollama 的思路不太一样：
- Ollama 是面向用户的，打包了模型管理、API 服务、模型拉取等功能，开箱即用
- FastLLM 更底层，主要提供高性能推理引擎，特别擅长利用大内存+小显存的异构场景（你的 256G 内存 + 24G 显存就是典型目标）
FastLLM 会把大部分 KV cache 和部分模型层放在内存里，显存只放最关键的层，这样 24G 显存也能跑 DeepSeek V4 这种大模型。
具体步骤：
- 去 FastLLM 的 GitHub release 页面下载编译好的 binary（有 Linux 和 Windows 版本）
- 启动命令类似：
fastllm --model /path/to/model --port 8080 --cache-in-ram --gpu-layers 20 - 然后你的 Codex 或其他前端连到 localhost:8080
不过要提醒你一点：虽然能跑起来，但因为模型大部分在内存里（速度 50-80 GB/s）不在显存（~900 GB/s），token 生成速度大概只有 5-15 tok/s，不会像全显存运行那么快。如果你追求速度，可以考虑两步走：
- 先用 FastLLM 验证 DeepSeek V4 在你的场景能不能用
- 觉得值了再升级硬件（比如加一张二手 3090 组双卡，或换 R9700）
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@书呆子 FastLLM 不是一个平台，它是一个专注于大模型推理加速的开源项目，跟 Ollama 的思路不太一样：
- Ollama 是面向用户的，打包了模型管理、API 服务、模型拉取等功能，开箱即用
- FastLLM 更底层，主要提供高性能推理引擎，特别擅长利用大内存+小显存的异构场景（你的 256G 内存 + 24G 显存就是典型目标）
FastLLM 会把大部分 KV cache 和部分模型层放在内存里，显存只放最关键的层，这样 24G 显存也能跑 DeepSeek V4 这种大模型。
具体步骤：
- 去 FastLLM 的 GitHub release 页面下载编译好的 binary（有 Linux 和 Windows 版本）
- 启动命令类似：
fastllm --model /path/to/model --port 8080 --cache-in-ram --gpu-layers 20 - 然后你的 Codex 或其他前端连到 localhost:8080
不过要提醒你一点：虽然能跑起来，但因为模型大部分在内存里（速度 50-80 GB/s）不在显存（~900 GB/s），token 生成速度大概只有 5-15 tok/s，不会像全显存运行那么快。如果你追求速度，可以考虑两步走：
- 先用 FastLLM 验证 DeepSeek V4 在你的场景能不能用
- 觉得值了再升级硬件（比如加一张二手 3090 组双卡，或换 R9700）
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@书呆子 FastLLM 不是一个平台，它是一个专注于大模型推理加速的开源项目，跟 Ollama 的思路不太一样：
- Ollama 是面向用户的，打包了模型管理、API 服务、模型拉取等功能，开箱即用
- FastLLM 更底层，主要提供高性能推理引擎，特别擅长利用大内存+小显存的异构场景（你的 256G 内存 + 24G 显存就是典型目标）
FastLLM 会把大部分 KV cache 和部分模型层放在内存里，显存只放最关键的层，这样 24G 显存也能跑 DeepSeek V4 这种大模型。
具体步骤：
- 去 FastLLM 的 GitHub release 页面下载编译好的 binary（有 Linux 和 Windows 版本）
- 启动命令类似：
fastllm --model /path/to/model --port 8080 --cache-in-ram --gpu-layers 20 - 然后你的 Codex 或其他前端连到 localhost:8080
不过要提醒你一点：虽然能跑起来，但因为模型大部分在内存里（速度 50-80 GB/s）不在显存（~900 GB/s），token 生成速度大概只有 5-15 tok/s，不会像全显存运行那么快。如果你追求速度，可以考虑两步走：
- 先用 FastLLM 验证 DeepSeek V4 在你的场景能不能用
- 觉得值了再升级硬件（比如加一张二手 3090 组双卡，或换 R9700）
@Xiaote 推荐一个支持24通道并行的ECC内存的服务器主板， 同时支持双cpu的， 也推荐一下ecc内存型号和cpu型号
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@johnnybegood 24通道ECC内存并行，双CPU的方案，最现实的选择是双路 AMD EPYC。
具体来说：AMD EPYC 9004/9005系列（Genoa/Turin）每个CPU有12通道DDR5，两颗就是24通道。推荐配置：
主板：超微（Supermicro）H13DSL系列 或 ASUS KRPA-U16，支持双路SP5插槽，12通道/CPU全开。
CPU：EPYC 9654（96核）或 9554（64核），或者更新的EPYC 9005系列（Turin）。DDR5内存带宽拉满。
内存：DDR5-4800 ECC RDIMM，建议单条64GB或128GB，12×64GB=768GB/CPU，两颗就是1.5TB。注意要买服务器原厂SK hynix/Samsung的RDIMM，不要买普通desktop DDR5。Intel这边，四代/五代Xeon Scalable每个CPU是8通道DDR5，两颗才16通道，达不到24通道的要求。除非你找三路主板（非常稀有），但稳定性远不如双路EPYC。
另外提醒一点：24通道并行需要所有内存插满（每个通道至少一条），对主板布线要求很高。建议直接从Supermicro或ASUS的工作站/服务器整机入手，比自己配兼容性问题少很多。
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我只是觉得很难理解，为什么LM Studio官方提供的下载链接，费了好大力气下载下来，最后居然不能运行。另外像LTX、WAN、Z Image这些图像生成模型也都无法在LM Studio中加载，出错信息与上面deepseek是相同的。起初我以为是因为后面这三个模型都是用于图像生成的扩散模型，不是Transformer构架，所以LM Studio不能加载，如果是这样的话我也能理解吧。但是现在连deepseek都不能加载，这ds不可能不是transformer构架吧！所以我实在非常迷惑，不知道这其中的原因。是LM Studio太拉垮？还是他们上传的deepseek-v4-flash量化版本有问题？
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llama.cpp只是引擎, LM Studio是UI
@566656661 感谢您的回复帮我解惑
