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抡锤者

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  2. LLM讨论区
  3. 3090单卡终极测试,opencode(oh-my-opencode) 一个LLM分饰多角。

3090单卡终极测试,opencode(oh-my-opencode) 一个LLM分饰多角。

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    编写于 最后由 编辑
    #7

    916ab044-b3f6-49e3-a957-f836a6ebdd20-image.jpeg
    这个提示似乎表明它上网去搜索了借鉴了AI算法:很好,这对实践很有意义啊,不要老是在270亿Q4量化的参数里面去找知识,善用外部资源才是王道 。

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      编写于 最后由 stxpnet 编辑
      #8

      036e35b7-61ec-4f89-8bd5-c9b231fac541-image.jpeg
      已经1小时了,如果把它看作agent的话,应该已经到了颅内高 潮了吧?目前应该是项目使用参数最多的时候,但它的算力是有限的,后期如果opencode那边的计算需要没有降下来,随着参数的增加,LLM的生成 速度应该要开始衰减了。

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        #9

        ef804795-ae08-48ff-ae45-799d2e5bfe49-image.jpeg
        这才把计划做好,让我选择要不要 高精度需求Review,这不是实际工程,我肯定选直接开工啊!

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          编写于 最后由 stxpnet 编辑
          #10

          此时上下文已经到100K了,
          我看了一下它的计划文档,做得有点过于详细了。

          d672d166-84de-4168-9a87-f82a3a228244-image.jpeg

          在TRAE那个全栈AI程序员那些,就不是这样的。
          目前还不知道超过131K限制了会怎样。opencode的配置里面并没写入模型的上下文大小。
          51b91707-ac59-41cc-a885-1c69cbfcdc7a-image.jpeg
          现在提示我输入命令开始工作。😂 😂 😂 ,我选择休息3分钟,让显卡降降温。目前显卡占用还是20.8G,剩余3.2G

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            编写于 最后由 stxpnet 编辑
            #11

            21d28e79-aa8e-4b76-8d36-758d1eaa357a-image.jpeg

            目前opencode里显示的上下文 已经来到150K了,llama.cpp这边居然没报错,nvtop显示还是20.79G显存占用,稳如老狗。 不过刚才有留意到llama.cpp的日志 提示删除检查点。 看来上下文 已经开始滚动覆盖了!

            生成速度的话,目前到158K上下文了,我观察的是在45-60T/S之间反复横跳。

            4cc34a49-a97e-42b0-b84d-441c25ab90ff-image.jpeg
            另外就是这个lazy grammer的彩色日志老是出现,不知道有无影响 。

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              编写于 最后由 编辑
              #12

              上下文爆了一次(168K),现在我将上下文增加到200K,ubatch减小为256,再重试,
              71ac9fd7-8710-4f97-a7a2-09c515e34e1c-image.jpeg

              又产生循环了,强行中止,让plan executor从发生 错误的位置开始继续干活。

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                #13

                a667ab43-0c12-48cb-85a1-ae6c5e22022d-image.jpeg 经过几次调整参数和修改策略,勉强跑到这个程度。 其中我在60%上下文的时候应该寻找时机压缩一次的。 opencode不像hermes那样有自动压缩机制。 现在压缩一下看能不能救回来

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                  #14

                  3090显卡支撑不了2000行的单文件,烂尾了,反思一下,以后如果要用它写小项目,单文件一定不能超过500-800行,否则它会把一个文件放到全部上下文里面去写,造成循环或者崩溃。
                  以前 用trae写出来能用的代码最多也就1200行。

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                    566656661
                    超凡大师
                    编写于 最后由 566656661 编辑
                    #15

                    Opencode沒辦法自動Compact這個也算一個敗筆了, 試試看Cline吧

                    不過理論上也不應該叫主Agent去做這種事吧

                    通常都是跟主Agent敲定好每個Subagent要做什麽然後叫它們自己安排, Agent負責協調跟報告就好

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                      #16

                      综合这么多天的实践,我最终留了 两套配置:

                      620-23pm 最终给hermes用的
                                        killall llama3-server 2>/dev/null; sleep 3
                           killall llama-server 2>/dev/null; sleep 3
                         export LD_LIBRARY_PATH=/data/models/beellma616-kv.cpp/build/bin:$LD_LIBRARY_PATH
                             /data/model2/beellma616-kv.cpp/build/bin/llama-server \
                            --host 0.0.0.0 --port 8025 \
                            -m /data/models/Qwopus3.6-27B-v2-MTP-IQ4_XS.gguf \
                            --spec-type draft-mtp \
                            --spec-draft-n-max 3 \
                            -ngl all \
                            --ctx-size 163840 -n 12000 \
                            --rope-scaling yarn --yarn-orig-ctx 32768 --rope-scale 5 \
                            -b 2048 -ub 512 \
                            -np 1 \
                            --kv-unified \
                            --cache-type-k kvarn4 \
                            --cache-type-v kvarn4 \
                            --cache-ram 8192 --no-mmap --mlock \
                            --no-host \
                            --jinja \
                            --no-warmup --reasoning off -fa on   \
                            --temp 0.7 --top-p 0.83 --top-k 20 --min-p 0.0 --presence-penalty 1.5 --repeat-penalty 1.0
                      
                        /data/model2/Qwopus3.6-27B-Coder-MTP-Q4_K_M.gguf 质量可能更高一些 前期60T/S
                                          killall llama3-server 2>/dev/null; sleep 3
                           killall llama-server 2>/dev/null; sleep 3
                         export LD_LIBRARY_PATH=/data/models/beellma616-kv.cpp/build/bin:$LD_LIBRARY_PATH
                             /data/model2/beellma616-kv.cpp/build/bin/llama-server \
                            --host 0.0.0.0 --port 8025 \
                            -m /data/model2/Qwopus3.6-27B-Coder-MTP-Q4_K_M.gguf \
                            --spec-type draft-mtp \
                            --spec-draft-n-max 3 \
                            -ngl all \
                            --ctx-size 163840 -n 16000 \
                            --rope-scaling yarn --yarn-orig-ctx 32768 --rope-scale 5 \
                            -b 2048 -ub 512 \
                            -np 1 \
                            --kv-unified \
                            --cache-type-k kvarn4 \
                            --cache-type-v kvarn4 \
                            --cache-ram 10240 --no-mmap --mlock \
                            --no-host \
                            --jinja \
                            --no-warmup --reasoning off -fa on   \
                            --temp 0.6 --top-k 20 --top-p 0.95 --min-p 0.05 --repeat-penalty 1.0    
                      
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