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抡锤者

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  3. 06-21 Hermes 调用本机 Carnice-27B 模型体验 & 模板优化分享

06-21 Hermes 调用本机 Carnice-27B 模型体验 & 模板优化分享

已定时 已固定 已锁定 已移动 LLM讨论区
13 帖子 3 发布者 157 浏览 1 关注中
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    编写于 最后由 编辑
    #4

    新模板的效果:7feeb25c-3770-481f-a883-edb92bf71f91-image.jpeg
    它之所以一直不出结果,是因为我对这个PROFILE的SOUL有定义:

    6b6a93ac-0771-4b3e-ab01-5ec98419defc-image.jpeg

    旧的模板文件,调用不了几下就会出这样那样的错,还会撑爆上下文浪费TOKEN。

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      c0aster
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      #5

      牛逼,赶紧替换试试

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      • C c0aster

        牛逼,赶紧替换试试

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        编写于 最后由 编辑
        #6

        @c0aster 😧
        模型似乎不行,我现在又换模型了:

        hermes0621pm
           killall llama-server 2>/dev/null; sleep 3
                 /data/model2/beellma616-kv.cpp/build/bin/llama-server \
          -m  /data/models/Qwopus3.6-27B-v2-MTP-IQ4_XS.gguf \
          -ngl 9999 --props \
          -fa on --metrics  --ctx-size 168000 -n 16000  \
          -ctk kvarn5 -ctv kvarn4 --kv-unified \
          --spec-type mtp --spec-draft-n-max 3 \
          --jinja --no-mmap --mlock -np 1   -b 2048 -ub 512 \
          --host 0.0.0.0 --port 8025 \
          --reasoning off \
            --chat-template-kwargs '{"preserve_thinking":true}' \
          --reasoning-format deepseek --reasoning-budget 768 \
            --chat-template-file /data/model2/qwen3.6-27b-gguf/chat_template-Carnice27B-MTP-opt-v2.jinja \
           --temp 0.72  --top-k 20 --top-p 0.87 --min-p 0.0  --presence-penalty 1.5 --repeat-penalty 1.0
        
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          编写于 最后由 编辑
          #7

          02cea1ff-c792-42f6-a3ca-051710c18f28-image.jpeg

          这个模型和参数比较稳一些,我让HERMES自己逛reddit帮我找找有用的信息。哈哈

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            #8

            0fb5f034-5056-4bf5-8e9d-e937ac99bc43-image.jpeg 这个是cloakbrowser的管理器,可以看到浏览器,也能登陆网站,减少网站弹出验证的频率。

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            • williamlouisW williamlouis

              兄弟你的主机配置带一下。整体能力大概介于 DeepSeek Pro 和 DeepSeek Flash 之间。有测试吗?上个图。总结版也行。 你说的这个标准不低哈。如果能行。很不错。

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              #9

              @williamlouis 8694f2d8-28c8-41b7-8f6f-16566e28ba48-image.jpeg 我的意思是在180K上下文范围内。 deepseek flash给我的感觉就是很随意 ,速度快,但遵从性不高。
              PRO不用说,是deepseek的当红产品,能力肯定必须在线。
              我的配置是64G DDR4内存,24G RTX3090,目前开350瓦,在跑了快90K上下文时,生成速度大概还是50T/S左右 。

              550b1cba-ccfc-4b3b-a387-8034b5e9593a-image.jpeg

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              • S stxpnet

                @c0aster 😧
                模型似乎不行,我现在又换模型了:

                hermes0621pm
                   killall llama-server 2>/dev/null; sleep 3
                         /data/model2/beellma616-kv.cpp/build/bin/llama-server \
                  -m  /data/models/Qwopus3.6-27B-v2-MTP-IQ4_XS.gguf \
                  -ngl 9999 --props \
                  -fa on --metrics  --ctx-size 168000 -n 16000  \
                  -ctk kvarn5 -ctv kvarn4 --kv-unified \
                  --spec-type mtp --spec-draft-n-max 3 \
                  --jinja --no-mmap --mlock -np 1   -b 2048 -ub 512 \
                  --host 0.0.0.0 --port 8025 \
                  --reasoning off \
                    --chat-template-kwargs '{"preserve_thinking":true}' \
                  --reasoning-format deepseek --reasoning-budget 768 \
                    --chat-template-file /data/model2/qwen3.6-27b-gguf/chat_template-Carnice27B-MTP-opt-v2.jinja \
                   --temp 0.72  --top-k 20 --top-p 0.87 --min-p 0.0  --presence-penalty 1.5 --repeat-penalty 1.0
                
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                c0aster
                编写于 最后由 编辑
                #10

                @stxpnet 那你现在这个配置,hermes反应快不,我的得等几分钟才开始干活

                S 1 条回复 最后回复
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                • C c0aster

                  @stxpnet 那你现在这个配置,hermes反应快不,我的得等几分钟才开始干活

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                  stxpnet
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                  编写于 最后由 编辑
                  #11

                  @c0aster 为啥要等几分钟? 有问题建议让deepseek pro帮你排查吧,刚开始可能还是要交点学费的,后面跑顺了就好了。

                  1 条回复 最后回复
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                  • C 离线
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                    c0aster
                    编写于 最后由 编辑
                    #12

                    分析是KV缓存没命中然后重新生成,并且hermes传了至少65K的上下文

                    S 1 条回复 最后回复
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                    • C c0aster

                      分析是KV缓存没命中然后重新生成,并且hermes传了至少65K的上下文

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                      编写于 最后由 编辑
                      #13

                      @c0aster 那有两种可能,你的skill太多。 另一种是记忆太爆满了,hermes为了更贴合你的需求,在给大模型发送的时候带上了太多至少 30K token,而且这些token之间的相关性不大,一旦进入LLM,就会无脑开始疯狂运算,如果你温度没放高一些的话。显卡就首次填充肯定要很长时间的。

                      1 条回复 最后回复
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