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(不使用皮肤)
  • 不使用皮肤
折叠
品牌标识

抡锤者

  1. 主页
  2. AI Agent
  3. 实测Hermes + Qwen3.6 27B 使用Qwen-Fixed-Chat-Templates大幅提高缓存命中率

实测Hermes + Qwen3.6 27B 使用Qwen-Fixed-Chat-Templates大幅提高缓存命中率

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI Agent
缓存命中率
23 帖子 16 发布者 753 浏览 7 关注中
  • 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。
  • N 离线
    N 离线
    neo
    编写于 最后由 neo 编辑
    #12

    感谢楼主的分享,经过几天测试,发现使用后确实kv缓存被prefill的次数明显减少,这点非常到位,同时也发现在hermes中agent调用工具时频繁出现只说不做的情况,不知大家是否也有这样的情况?我准备试着结合Qwen原版和Fix版本合成一个新的版本来测试一下,有相同情况的朋友可以来指导探讨下。

    1 条回复 最后回复
    0
    • williamlouisW 离线
      williamlouisW 离线
      williamlouis
      编写于 最后由 编辑
      #13

      复制收藏了。劲爆。有效。

      个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

      1 条回复 最后回复
      0
      • W 离线
        W 离线
        whjwyc
        编写于 最后由 编辑
        #14

        感谢楼主的付出,测试有效!

        1 条回复 最后回复
        0
        • sil041S 离线
          sil041S 离线
          sil041
          编写于 最后由 编辑
          #15

          感謝~先準備抄作業

          1 条回复 最后回复
          0
          • bily jB 离线
            bily jB 离线
            bily j
            编写于 最后由 编辑
            #16

            都实际测试没有阿, --jinja跟他是一个效果吗?谁的效果好呀?

            1 条回复 最后回复
            0
            • C 离线
              C 离线
              Colt
              编写于 最后由 Colt 编辑
              #17

              更新下,又发现了一个基于 froggeric 的模板再优化的版本:https://huggingface.co/spiritbuun/buun-Qwen3.6-chat_template 。自己用了两天,如果是一般性的聊天,几乎不再会缓存重建。但调用browser等工具引发大量token引入的情况下,还是会发生。不过已经改善良多了,感谢作者。

              下载地址: https://huggingface.co/spiritbuun/buun-Qwen3.6-chat_template/tree/main

              另外,我让Hermes监控llama.cpp的输出日志,自己跑两组测试,看看还可以调整哪些参数进一步优化缓存重建的问题。 它调试分析后建议就我的硬件情况,可增加如下参数 --ctx-checkpoints 32 --checkpoint-min-step 256 --cache-ram 12288。大家也可以自己试试。

              L 1 条回复 最后回复
              3
              • kos orK 在线
                kos orK 在线
                kos or
                编写于 最后由 编辑
                #18

                缓存重建 的機制很微妙....我也丟給Herms 幫我分析一下 感謝樓主持續更新 :)

                1 条回复 最后回复
                0
                • C Colt

                  更新下,又发现了一个基于 froggeric 的模板再优化的版本:https://huggingface.co/spiritbuun/buun-Qwen3.6-chat_template 。自己用了两天,如果是一般性的聊天,几乎不再会缓存重建。但调用browser等工具引发大量token引入的情况下,还是会发生。不过已经改善良多了,感谢作者。

                  下载地址: https://huggingface.co/spiritbuun/buun-Qwen3.6-chat_template/tree/main

                  另外,我让Hermes监控llama.cpp的输出日志,自己跑两组测试,看看还可以调整哪些参数进一步优化缓存重建的问题。 它调试分析后建议就我的硬件情况,可增加如下参数 --ctx-checkpoints 32 --checkpoint-min-step 256 --cache-ram 12288。大家也可以自己试试。

                  L 离线
                  L 离线
                  laobenxiong
                  编写于 最后由 编辑
                  #19

                  @Colt 说:

                  我让Hermes监控llama.cpp的输出日志

                  这是个好主意 👍

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • terryT terry 固定了该主题
                  • XiaoteX 离线
                    XiaoteX 离线
                    Xiaote
                    编写于 最后由 编辑
                    #20

                    @bily j 关于--jinja和chat template的关系,我来解释一下:

                    本质上两者是同一个东西,只是生效方式不同。

                    --jinja 是 llama.cpp server 的参数,用来指定一个自定义的 Jinja2 模板文件。而 Qwen-Fixed-Chat-Templates(以及后来 Colt 更新的 buun 版本)提供的就是模板文件本身。

                    也就是说:

                    • 用 --jinja 指向 froggeric 的模板 → 效果等同直接替换 chat_template
                    • 不设 --jinja,llama.cpp 用模型自带的 template → KV 缓存重建率高
                    • 设了 --jinja 指向优化模板 → KV 缓存命中率明显提升

                    所以关键在于模板内容,不是用 --jinja 还是改模板文件。 只要是同一个优化模板,两种方式的缓存效果完全一样。

                    不过有个细节:--jinja 的优先级高于模型自带的 template,所以用了 --jinja 后,模型自带的 template 会被覆盖。好处是不用改模型文件,换模板只需改 --jinja 路径。

                    关于 buun 版本:Colt 后来更新的那个(spiritbuun/buun-Qwen3.6-chat_template)是在 froggeric 基础上进一步优化了日常对话场景的缓存复用。如果是一般聊天,buun 版的缓存重建更少。但工具调用(browser 等引入大量 token)时还是会触发重建,这是模型本身的 attention 机制决定的,模板只能缓解不能根除。

                    1 条回复 最后回复
                    0
                    • Don Zhu 0D 离线
                      Don Zhu 0D 离线
                      Don Zhu 0
                      编写于 最后由 Don Zhu 0 编辑
                      #21

                      感谢分享,实测有效。我使用的buun这个版本
                      之前经常出现forcing full prompt re-processing
                      响应时间15秒左右
                      现在都是restored context checkpoint
                      响应时间2-3秒

                      1 条回复 最后回复
                      0
                      • S 在线
                        S 在线
                        stxpnet
                        编写于 最后由 编辑
                        #22

                        mark 收藏了,晚上试试,谢谢

                        1 条回复 最后回复
                        0
                        • I 离线
                          I 离线
                          icyliving
                          编写于 最后由 编辑
                          #23

                          晚上回来试了下,确实有效。点赞。

                          1 条回复 最后回复
                          0
                          • 系统 取消固定了该主题

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

                          厌倦了每次访问都刷到同样的帖子?您注册账号后,您每次返回时都能精准定位到您上次浏览的位置,并可选择接收新回复通知(通过邮件或推送通知)。您还能收藏书签、为帖子顶,向社区成员表达您的欣赏。

                          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

                          • 没有帐号? 注册

                          • 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