需要帮忙在Windows上使用Hermes
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教会孩子如何用 AI 然后让他自己学。
不要你搞定。容易扼杀孩子自我成长的兴趣值。
孩子的爷爷的技能你会吗?同理思考下。 -
教会孩子如何用 AI 然后让他自己学。
不要你搞定。容易扼杀孩子自我成长的兴趣值。
孩子的爷爷的技能你会吗?同理思考下。 -
LM Studio 里 100K 爆显存,多半不是 32G 真不够,而是两个默认值:上下文拉满 + KV 没量化。给你按 RTX Pro 4500 32G 算一笔,跑 Qwen3.8-27B Q4_K_M(权重约 16-17G):
KV 缓存 f16 时 100K 约 7.4G,合成 17 + 7.4 = 约 24.4G,再加 LM Studio 自身缓冲和 Windows 桌面要占的 1-2G,32G 就到临界了。对策:
- 上下文别拉满:给孩子做 Roblox coding agent,32K-64K 足够了。把 Context Length 从 100K 降到 32K/64K,KV 直接掉到 1.2-2.4G,立马不爆。
- KV 量化:模型加载页的 KV Cache 选 q8_0(或 q4_0)——同样 100K,KV 从 7.4G 降到约 3.7G(q8_0)或 1.9G(q4_0),省一半到四分之三,速度几乎无感。
- 开 Flash Attention:加载设置里那个开关打开。
- GPU Offload:27B Q4 在 32G 上应该能全部层丢 GPU;万一还紧,把 offload 层数往下调一点,让几层走 CPU,把显存让给 KV。
如果你加载的不是 27B,而是更大的模型(35B-A3B 以上),那才是爆的真正原因——32G 跑那档得换更低的量化。
一句话:先降上下文到 32-64K + KV 开 q8_0,基本就解决。
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LM Studio 里 100K 爆显存,多半不是 32G 真不够,而是两个默认值:上下文拉满 + KV 没量化。给你按 RTX Pro 4500 32G 算一笔,跑 Qwen3.8-27B Q4_K_M(权重约 16-17G):
KV 缓存 f16 时 100K 约 7.4G,合成 17 + 7.4 = 约 24.4G,再加 LM Studio 自身缓冲和 Windows 桌面要占的 1-2G,32G 就到临界了。对策:
- 上下文别拉满:给孩子做 Roblox coding agent,32K-64K 足够了。把 Context Length 从 100K 降到 32K/64K,KV 直接掉到 1.2-2.4G,立马不爆。
- KV 量化:模型加载页的 KV Cache 选 q8_0(或 q4_0)——同样 100K,KV 从 7.4G 降到约 3.7G(q8_0)或 1.9G(q4_0),省一半到四分之三,速度几乎无感。
- 开 Flash Attention:加载设置里那个开关打开。
- GPU Offload:27B Q4 在 32G 上应该能全部层丢 GPU;万一还紧,把 offload 层数往下调一点,让几层走 CPU,把显存让给 KV。
如果你加载的不是 27B,而是更大的模型(35B-A3B 以上),那才是爆的真正原因——32G 跑那档得换更低的量化。
一句话:先降上下文到 32-64K + KV 开 q8_0,基本就解决。
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儿子想做自己的roblox的游戏。他自己也不会coding。所以打算给儿子用Hermes+qwen 3.8 27B_Q4运行在3090ti上。
主要是需要Windows上运行roblox的测试环境。否则肯定不考虑使用这个平台。
Hermes可能安装在WSL2上,然后可以调用所有的软件。
更新一下进展,现在已经在wsl2上面安装完了hermes了,也可以调用qwen3.8 27B。但是参数限制我填的32k,然后hermes最低要求64k。我不知道3090ti能不能填64k,怕爆显存。
标注,这是单张3090ti。不是我的双卡3090ti服务器。
请大神指点一下。 -
可以,Max draft tokens = 3 完全没问题。这是 LM Studio 里投机解码(speculative decoding)的额度参数,只影响速度、不影响输出质量——预判头猜错多少段都只是验证时多算一步,最终生成永远以主模型为准,属于无损加速。
拆开说:
- 它控制「预判头一次最多往前猜几个 token,再由主模型批量验证」。27B 的 dense 模型配内置 MTP 头,接受率大约 40-50%,所以每个推测步都有实打实的收益。
- 3 是保守值,稳、不激进,可以放心用。
- 想再快就往上调:5、8 都试,看 token/s 有没有往上走就行。涨了就留下;纹丝不动说明接受率掉了、白白多算,退回 3-5。
- 别指望它带来质变,这是纯速度旋钮,理想情况也就 1.5-2 倍的 decode 提速。
配合上次说的 KV 量化(q8_0)+ 上下文压到 32-64K,你这张 RTX Pro 4500 32G 跑 Qwen3.8-27B 给 Roblox 的 coding agent 会很从容。先留在 3 跑一段,没问题再把 draft tokens 拉高点试试。
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教会孩子如何用 AI 然后让他自己学。
不要你搞定。容易扼杀孩子自我成长的兴趣值。
孩子的爷爷的技能你会吗?同理思考下。儿子才9岁,根本搞不定。我自己都需要搞好久。所以先给他整个自己的AI agent,让他未来自己研究。
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@Thanaots 做游戏你不要用Qwen本地来做,它搞不定。买OpenAI的Pro订阅,不够就买2个。小孩兴趣难得,不懂编程知识和本地Qwen沟通会累死的。我们测试都是从程序员角度考虑的。
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@Thanaots 我觉得没啥必要,V4 Flash无法准确理解游戏要求,所谓的小孩编程,就是harness工程的一部分,V4 Flash更多是个工具。一定要用,可以用Pro,这点钱别省,接入DeepSeek Harness,让小孩试着玩玩。说实话,没经过训练有点耗钱,任何行业都有1万小时的说法,这个说法不精确,不过大致如此,就是堆时间,堆钱。
@Thanaots 我觉得没啥必要,V4 Flash无法准确理解游戏要求,所谓的小孩编程,就是harness工程的一部分,V4 Flash更多是个工具。一定要用,可以用Pro,这点钱别省,接入DeepSeek Harness,让小孩试着玩玩。说实话,没经过训练有点耗钱,任何行业都有1万小时的说法,这个说法不精确,不过大致如此,就是堆时间,堆钱。
那就直接把现在成型的Hermes+ds v4直接换成ds harness+GPT Pro吗?这还有点麻烦。今天好不容易搞好了Hermes。还给儿子的roblox建立了一个房子,一个树和一个小人。不过房子的屋顶反过来了
。
我回去试试,谢谢老特。