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DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Strata版 AI 大模型能本地部署|接入 Harness

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deepseekstrata本地模型
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  • ka kaK
    ka kaK
    ka ka
    编写于 最后由 编辑
    #4

    256有了 4卡臣妾有点做不到啊

    1 条回复 最后回复
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    • kop wangK kop wang

      我看strata官方测试,4 x 9700 + 256RAM,才能做到decode 80t/s。

      如果真是最低配置,是不是decode就已经没法看了。配上deepseek喜欢雷霆思考……

      johnnybegoodJ
      johnnybegoodJ
      johnnybegood
      王侯将相
      编写于 最后由 编辑
      #5

      @kop-wang 3090 大概 20t/s

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      • kop wangK kop wang

        我看strata官方测试,4 x 9700 + 256RAM,才能做到decode 80t/s。

        如果真是最低配置,是不是decode就已经没法看了。配上deepseek喜欢雷霆思考……

        Joseph ChenJ
        Joseph ChenJ
        Joseph Chen
        编写于 最后由 编辑
        #6

        @kop-wang 不知道PREFILL 4卡有多少 ?

        1 条回复 最后回复
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        • Peace LoveP
          Peace LoveP
          Peace Love
          编写于 最后由 编辑
          #7

          看起來是Strata 控制 DSV4.1 在專家模型那邊不是很適配, 等下一版再看看?

          1 条回复 最后回复
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          • williamlouisW williamlouis

            内存的价格看来是降不了啦!需求越来越大。此配置需要64G内存。12G以上显存。推荐4070 Ti super 12G 以上。

            Strata 项目部署与使用指南

            一、下载 Strata 项目

            • 夸克网盘:下载地址
            • GitHub:Niko1221/Strata

            二、下载模型文件

            非手动下载用户可跳过此步骤。

            可通过以下任一渠道下载模型文件:

            • 夸克网盘:下载地址
            • Hugging Face:ISTA-DASLab/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GSQ-RCO-GGUF
            • Hugging Face:unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF(UD-Q8_K_XL)

            三、下载推理引擎包

            下载地址

            • 夸克网盘:下载地址
            • GitHub:Strata v0.2.5 Releases

            引擎包名称

            英伟达显卡对应的引擎包名称为:

            strata-dsv41-0.1.50-windows-x86_64-cuda-cuda13.tar.gz
            

            存放位置

            将下载的压缩包解压到以下目录:

            Strata-main\engine-dsv41
            

            其中,Strata-main 是 Strata 项目的根目录。如果该目录下没有 engine-dsv41 文件夹,请手动创建。

            四、下载启动文件

            非手动下载用户可跳过此步骤。

            下载地址

            • 夸克网盘:下载地址
            • GitHub:启动文件下载地址

            存放位置

            将下载得到的两个启动文件放入 Strata 项目根目录:

            Strata-main\
            

            五、运行 Strata 项目

            1. 启动项目

            根据下载方式选择对应的启动文件:

            • 手动下载用户:双击项目根目录中的 START-HERE-have-model.bat。
            • 非手动下载用户:双击项目根目录中的 START-HERE.bat。

            2. 访问控制面板

            项目启动后,在浏览器中访问:

            http://127.0.0.1:8080/
            

            3. 修改上下文长度

            打开 Strata 项目根目录中符合以下命名规则的 JSON 文件:

            strata-deepseek-v4.1-flash-ist-*.json
            

            找到并修改其中的 --max-context 参数,即可调整上下文长度。

            六、接入 DeepSeek Harness

            DeepSeek 官网:https://www.deepseek.com/

            按照下表填写接入参数:

            参数 填写内容
            Provider ID deepseek-strata
            显示名称 deepseek-strata
            API 地址 http://127.0.0.1:8080/v1
            API 协议 OpenAI Chat Completions
            API Key 任意填写

            配置完成后,点击 “获取可用模型”,添加并选择需要使用的模型。

            J Z 0J
            J Z 0J
            J Z 0
            体面乡绅 硕果累累
            编写于 最后由 编辑
            #8

            @williamlouis 研究半天,预估7900xtx单卡跑最小的iq2,大概10tps, 再等等吧,指不定什么时候又有黑科技出来呢。买现在这套就没想到会有strata,以为27b就是本地小破机器的极限了,买了老旧的5900xt和ddr4。不然肯定上最新的ddr5 pcie5了,感觉以后IO速度是一切的瓶颈

            dardeaw fengD 1 条回复 最后回复
            0
            • J Z 0J J Z 0

              @williamlouis 研究半天,预估7900xtx单卡跑最小的iq2,大概10tps, 再等等吧,指不定什么时候又有黑科技出来呢。买现在这套就没想到会有strata,以为27b就是本地小破机器的极限了,买了老旧的5900xt和ddr4。不然肯定上最新的ddr5 pcie5了,感觉以后IO速度是一切的瓶颈

              dardeaw fengD
              dardeaw fengD
              dardeaw feng
              硕果累累 贵族大夫
              编写于 最后由 dardeaw feng 编辑
              #9

              @J-Z-0 這種單併發的推論引擎 千萬別花大錢 說真的DS V4.1不是太貴的模型 為了這個再砸錢下去也頂多跑跑Q2
              我用QFN一個多月了,對這模型只要上到4bit其能力就非常夠用了,玩strata就是為了性價比,當你偏離了性價比一切都顯得為了花錢而花錢

              J Z 0J 1 条回复 最后回复
              2
              • dardeaw fengD dardeaw feng

                @J-Z-0 這種單併發的推論引擎 千萬別花大錢 說真的DS V4.1不是太貴的模型 為了這個再砸錢下去也頂多跑跑Q2
                我用QFN一個多月了,對這模型只要上到4bit其能力就非常夠用了,玩strata就是為了性價比,當你偏離了性價比一切都顯得為了花錢而花錢

                J Z 0J
                J Z 0J
                J Z 0
                体面乡绅 硕果累累
                编写于 最后由 编辑
                #10

                @dardeaw-feng 非常同意,我现在就在用unsloth的q4kxl,单卡60tps。就这么跑着,跑到qwen4 出来

                dardeaw fengD 1 条回复 最后回复
                0
                • J Z 0J J Z 0

                  @dardeaw-feng 非常同意,我现在就在用unsloth的q4kxl,单卡60tps。就这么跑着,跑到qwen4 出来

                  dardeaw fengD
                  dardeaw fengD
                  dardeaw feng
                  硕果累累 贵族大夫
                  编写于 最后由 dardeaw feng 编辑
                  #11

                  @J-Z-0 對啊 我們就一直用Qwen,梁子不出甜品級模型我們就繼續用Qwen用到別家也投入這戰場

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • perterP
                    perterP
                    perter
                    王侯将相
                    编写于 最后由 编辑
                    #12

                    Strata 0.2.6 提速了
                    image.jpeg

                    1 条回复 最后回复
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                    • M
                      M
                      muskelon
                      编写于 最后由 编辑
                      #13

                      内存涨价前买了 8x32 ddr4 ecc 搭配4x4080 单并发70-80 t/s 好的情况下 能到100+ 干活方面确实要比 qfn 要强,同一个任务 qfn-q80没完成(干预了一次,不允许他使用subagent 我subagent 配置的是opus 5.5)dp 一次完成完全达到了我想要的效果 还有就是去审查是我本地部署的刚需 。

                      1 条回复 最后回复
                      0
                      • hippoH
                        hippoH
                        hippo
                        编写于 最后由 编辑
                        #14

                        不要盯着decode看,prefill才是关键,ds v4.1这种模型 prefill不上个 1500基本没法用,不如线上API
                        R9700 prefill上不去应该是显存带宽太低的原因(我猜的)

                        dardeaw fengD 1 条回复 最后回复
                        0
                        • ,terryT terry 固定了此主题
                        • hippoH hippo

                          不要盯着decode看,prefill才是关键,ds v4.1这种模型 prefill不上个 1500基本没法用,不如线上API
                          R9700 prefill上不去应该是显存带宽太低的原因(我猜的)

                          dardeaw fengD
                          dardeaw fengD
                          dardeaw feng
                          硕果累累 贵族大夫
                          编写于 最后由 编辑
                          #15

                          @hippo 觀念完全正確 但無奈大家都只看decode

                          M 1 条回复 最后回复
                          0
                          • dardeaw fengD dardeaw feng

                            @hippo 觀念完全正確 但無奈大家都只看decode

                            M
                            M
                            muskelon
                            编写于 最后由 编辑
                            #16

                            @dardeaw-feng prefill确实很影响使用体验,本地调优后能到1700左右峰值 还算可以了

                            dardeaw fengD 1 条回复 最后回复
                            0
                            • M muskelon

                              @dardeaw-feng prefill确实很影响使用体验,本地调优后能到1700左右峰值 还算可以了

                              dardeaw fengD
                              dardeaw fengD
                              dardeaw feng
                              硕果累累 贵族大夫
                              编写于 最后由 编辑
                              #17

                              @muskelon 主要是qfn的廢話真的太多了 所以decode又變得大家很重視了,裝27b如果開思考也是花很多輪反覆思考,希望到Qwen4能改善這種過度自我檢討的壞習慣

                              1 条回复 最后回复
                              0
                              • ,系统 取消固定了此主题

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

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