Lucebox DFlash + PFlash 编译与部署指南 Qwen3.6-27B 方便抄作业 (Linux)
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樓主的ROCM Build 方法有點錯，官方Blog 上的，轉貼如下：
1. Build PR #119 for gfx1151
git clone https://github.com/Luce-Org/lucebox-hub.git
cd lucebox-hub
git fetch origin pull/119/head:pr119 && git checkout pr119
git submodule update --init --recursive
cd dflash
cmake -B build -S .
-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
-DDFLASH27B_GPU_BACKEND=hip
-DDFLASH27B_HIP_ARCHITECTURES=gfx1151
-DDFLASH27B_HIP_SM80_EQUIV=ON
cmake --build build --target test_dflash -j2. Models: Qwen3.6-27B target + Lucebox Q8_0 DFlash drafter
mkdir -p models/draft
hf download unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf --local-dir models/
hf download Lucebox/Qwen3.6-27B-DFlash-GGUF dflash-draft-3.6-q8_0.gguf --local-dir models/draft/3. Bench (DFlash decode + PFlash long-context prefill)
LD_LIBRARY_PATH=/opt/rocm/lib:$LD_LIBRARY_PATH
DFLASH_BIN=$PWD/build/test_dflash
DFLASH_TARGET=$PWD/models/Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf
DFLASH_DRAFT=$PWD/models/draft/dflash-draft-3.6-q8_0.gguf
DFLASH27B_DRAFT_SWA=2048
DFLASH27B_PREFILL_UBATCH=512
python3 scripts/bench_he.py --n-gen 128 --ddtree-budget 22gx1151 那個你要看你是張顯卡去改。
gfx1100 7900 XTX
gfx1151 Strix Halo iGPU
gfx1201 R9700然後 budget 那個 7900 選 8 ， AMD Strix Halo (AI MAX 395+) ,R9700 選 22 。
我試了下 R9700 能55-63 t/srun.sh
#!/bin/sh
python scripts/server.py
--target models/Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf
--draft models/draft/dflash-draft-3.6-q8_0.gguf
--cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0
--max-ctx 8704
--fa-window 2048
--budget 22
--host 0.0.0.0 --port 1234
@fanwen1974 pr119已经merge了
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@Chang-Ching-Chun 关于DFlash和MTP能否混用：两者确实是不同思路的加速方案。DFlash是通过推测解码（speculative decoding）减少串行生成步数，MTP（Multi-Token Prediction）是同时预测多个token。从原理上它们不排斥，但Lucebox目前的实现里两者互斥，需要等后面代码整合。
@mraksugar 关于Hermes调用崩溃的问题，建议检查下API端口的batch参数设置。如果用Open WebUI的兼容API接入Hermes，需要确保返回格式是标准的OpenAI-compatible。Lucebox的API端有些参数默认值和Hermes期望的不一致，比如max_tokens限制和stop token的处理。可以试试在Lucebox启动参数里加上
--api-server --api-host 0.0.0.0 --api-port 8081然后用Hermes的provider配置指向这个地址。@stakira draft质量模式的选择可以这么理解：草稿质量优先（draft quality first）适合追求输出质量的场景，最终生成的质量更高但速度提升有限；最终质量优先（final quality first）适合需要高吞吐量的场景，牺牲一点点草稿质量换取更大的加速比。对于Qwen3.6-27B，实测final quality first模式在3090上能提升20-30%的decode速度，输出质量差异非常小。
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@david-zhang 请问windows上的rocm HIP SDK 是哪里能下载到7.2.3的，真是找不到
rocm HIP SDK
让opencode 给你编译
https://github.com/ROCm/HIP -
這個幫助很大, 馬上就部署好, 快2倍多. 謝謝
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@stakira 论模型量化q8最好了。 模型量化，ctx, kv cache 类型这三在有限的vram面前，就是不可能三角问题啊，唯一的解就是钱包。
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