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抡锤者

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交作业, 7900XTX + Hermes Agent + Qwen3.6-27B 调优过程分享

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
7900xtxhermes
32 帖子 14 发布者 2.3k 浏览 1 关注中
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  • terryT terry

    @kylin_Zaki 再补充电电脑实拍,运行截图。帖子非常不错,很有参考价值,我感觉我要找AMD领点广告费。

    K 离线
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    kylin_Zaki
    发表于 最后由 编辑
    #17

    @terry 可以有,太多小伙伴是因为特哥的引路,入手的😄

    A terryT 2 条回复 最后回复
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    • K kylin_Zaki

      @terry 可以有,太多小伙伴是因为特哥的引路,入手的😄

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      applejuice
      技术大牛 劳动模范
      发表于 最后由 applejuice 编辑
      #18

      @kylin_Zaki 说:

      @terry 可以有,太多小伙伴是因为特哥的引路,入手的😄

      可惜主板插不下了 不然整一块7900xtx玩 😆

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      • K kylin_Zaki

        @terry 可以有,太多小伙伴是因为特哥的引路,入手的😄

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        terry
        超级版主
        发表于 最后由 编辑
        #19

        @kylin_Zaki 我说实话,这张卡我倒是没想到这么多人买,因为大陆人一半都倾向于N卡,但境外的似乎都很看重保修。文化差异大,大陆人要求立刻能干活,干活快,不太在乎保修。淘宝上六七万买RTX Pro6000的大有人在,这和大陆维修方便低价也有关系。

        油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

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        • terryT terry

          @kylin_Zaki 我说实话,这张卡我倒是没想到这么多人买,因为大陆人一半都倾向于N卡,但境外的似乎都很看重保修。文化差异大,大陆人要求立刻能干活,干活快,不太在乎保修。淘宝上六七万买RTX Pro6000的大有人在,这和大陆维修方便低价也有关系。

          5 离线
          5 离线
          5ccccc
          发表于 最后由 编辑
          #20

          @terry 说:

          @kylin_Zaki 我说实话,这张卡我倒是没想到这么多人买,因为大陆人一半都倾向于N卡,但境外的似乎都很看重保修。文化差异大,大陆人要求立刻能干活,干活快,不太在乎保修。淘宝上六七万买RTX Pro6000的大有人在,这和大陆维修方便低价也有关系。

          @terry 说:

          @kylin_Zaki 我说实话,这张卡我倒是没想到这么多人买,因为大陆人一半都倾向于N卡,但境外的似乎都很看重保修。文化差异大,大陆人要求立刻能干活,干活快,不太在乎保修。淘宝上六七万买RTX Pro6000的大有人在,这和大陆维修方便低价也有关系。

          @terry 主要是现在3090涨价了,涨完之后性价比不如7900xtx了

          terryT 1 条回复 最后回复
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          • 5 5ccccc

            @terry 说:

            @kylin_Zaki 我说实话,这张卡我倒是没想到这么多人买,因为大陆人一半都倾向于N卡,但境外的似乎都很看重保修。文化差异大,大陆人要求立刻能干活,干活快,不太在乎保修。淘宝上六七万买RTX Pro6000的大有人在,这和大陆维修方便低价也有关系。

            @terry 说:

            @kylin_Zaki 我说实话,这张卡我倒是没想到这么多人买,因为大陆人一半都倾向于N卡,但境外的似乎都很看重保修。文化差异大,大陆人要求立刻能干活,干活快,不太在乎保修。淘宝上六七万买RTX Pro6000的大有人在,这和大陆维修方便低价也有关系。

            @terry 主要是现在3090涨价了,涨完之后性价比不如7900xtx了

            terryT 在线
            terryT 在线
            terry
            超级版主
            发表于 最后由 编辑
            #21

            @5ccccc 未必啊,很多人不愿意折腾AMD,你要买来插上就干活,那还得3090。性价比要看你的需求和现有条件的。价格上涨说明供不应求,但是如果你懂技术,现在XTX确实是神卡。

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            • 艷陽天艷 艷陽天

              @terry 哈哈哈,没事没事,也许是我这个台湾人在词语表达和理解上跟你们有点差距,我也在思考为什么会有差距?明明都是一样github上下载的。也许差距瓶颈在其他硬体,例如主机版、SSD,我的是5-6年前的SATA 256GB老古董了,这应该也是因素之一吧,老特别再推我坑啦,没钱啦

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              CHIA AN YANG
              技术大牛 劳动模范
              发表于 最后由 编辑
              #22

              @艷陽天 台灣人+1 舉手

              1 条回复 最后回复
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              • CHIA AN YANGC 离线
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                技术大牛 劳动模范
                发表于 最后由 编辑
                #23

                我接了codex cli進ubuntu ,讓他檢查hermes提示詞跟skill tools載入過大優化,優化完,目前玩得分起,我在查詢幣價分析幾乎秒等級的回應,然後裝了一張3060/12g 跑一個小模型9b 設定壓縮讓他跑,速度挺快的,給大家參考

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                • CHIA AN YANGC CHIA AN YANG

                  我接了codex cli進ubuntu ,讓他檢查hermes提示詞跟skill tools載入過大優化,優化完,目前玩得分起,我在查詢幣價分析幾乎秒等級的回應,然後裝了一張3060/12g 跑一個小模型9b 設定壓縮讓他跑,速度挺快的,給大家參考

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                  kylin_Zaki
                  发表于 最后由 编辑
                  #24

                  @CHIA-AN-YANG 分享一下详细的过程呀

                  CHIA AN YANGC 1 条回复 最后回复
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                  • K kylin_Zaki

                    @CHIA-AN-YANG 分享一下详细的过程呀

                    CHIA AN YANGC 离线
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                    技术大牛 劳动模范
                    发表于 最后由 编辑
                    #25

                    @kylin_Zaki 來了 我把文回到主文章

                    1 条回复 最后回复
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                    • JamesPhlaoJ 离线
                      JamesPhlaoJ 离线
                      JamesPhlao
                      发表于 最后由 编辑
                      #26

                      看了你的7900xtx,如果纯跑27B,我还是不入坑了。保持两张16G的羊垃圾,27B-IQ4_NL(理论上比Q4_K_M小一些,智力稳一些), q8_0的kv-cache 256k可以跑,保险一些224k 240k 加mtp一次吐出8k左右能稳定40-50 t/s。 楼主的单卡24可以考虑折腾dflash,据说速度最高可以10倍。

                      K 1 条回复 最后回复
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                      • JamesPhlaoJ JamesPhlao

                        看了你的7900xtx,如果纯跑27B,我还是不入坑了。保持两张16G的羊垃圾,27B-IQ4_NL(理论上比Q4_K_M小一些,智力稳一些), q8_0的kv-cache 256k可以跑,保险一些224k 240k 加mtp一次吐出8k左右能稳定40-50 t/s。 楼主的单卡24可以考虑折腾dflash,据说速度最高可以10倍。

                        K 离线
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                        kylin_Zaki
                        发表于 最后由 编辑
                        #27

                        @JamesPhlao 说:

                        Q4_K_M

                        目前是27B Q4_K_M MTP, 可以到50t/s左右

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                        • J 离线
                          J 离线
                          janebo
                          发表于 最后由 编辑
                          #28

                          好问,7900xtx顺丰还没到,到了超作业,固定硬盘已经准备好了!期待!7900xtx我觉得跑千问没有太大问题,就是ai生图哪块是短板,期待群主测评,到时候又可以来抄作业了!

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                          • Bryant WuB 离线
                            Bryant WuB 离线
                            Bryant Wu
                            发表于 最后由 编辑
                            #29

                            感谢分享。不会代码的无折腾过的心痒小白敬上!

                            1 条回复 最后回复
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                            • M 离线
                              M 离线
                              mark
                              超凡大师
                              发表于 最后由 编辑
                              #30

                              先尝试 hermes agent , 然后 自己写工作流 , hermes agent 最近 搞了太多没用的功能了. 有点膨胀过度了.

                              1 条回复 最后回复
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                              • terryT terry 于 将此主题固定
                              • K kylin_Zaki

                                @JamesPhlao 说:

                                Q4_K_M

                                目前是27B Q4_K_M MTP, 可以到50t/s左右

                                K 离线
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                                koala
                                德高望重 劳动模范
                                发表于 最后由 编辑
                                #31

                                @kylin_Zaki 目前是27B Q4_K_M MTP, 可以到50t/s左右

                                这个版本处理问题起来速度怎么样?我在网页版能用,放到hermes慢的要死,就不想玩了。

                                1 条回复 最后回复
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                                • 系统 于 取消固定此主题
                                • K kylin_Zaki

                                  先交代下背景,本人本职搬砖(物理意义上的)的攻城狮,纯小白,没有编程经验,不懂代码,好折腾,多年来有折腾nas,折腾docker一类,对硬件有一点点了解。然后同时关注的数码博主比较多,慢慢有被被动的灌输到ai的东西,然后开始用在线的ai,觉得很好玩。所以,从openclaw到hermes都有在尝试,在macmini上用deepseek的api帮我整理一些工作上的资料,处理下本地的影音文件等等。也经常在油管上看一些up主的折腾视频,一个月前偶然推给我特哥的频道,看了一期,果断关注,觉得老哥讲的纯纯干货,尤其很多关于硬件选择的,小白的我来说,很有意思。

                                  因为早些年折腾nas,手里有闲置的主板/cpu/内存/电源/风冷/ssd,就差个显卡,就可以撺一台机器了。心痒难耐,一直在看特哥关于硬件的视频,也自己ai问各种显卡的对比,直到社区建立起来,看到各位大神们的分享的帖子。加之特哥在视频里说的,先折腾起来,先从0到1,遂促使我下定决心折腾折腾。随后京东入手7900xtx蓝宝石丐版,闲鱼淘了个机箱,电源也换了,机器撺起来到安装系统折腾环境一周左右的时间吧。

                                  刚开始都是手动问deepseek 然后复制黏贴到终端里反复试错。到大前天突然想到,我可以让hermes ssh到机器上帮我折腾调试。目前,本地api接入hermes,日常对话是没问题,其他类型的任务,没有测试,基于到目前为止的经验,先交个作业。

                                  以下都是hermes根据折腾的记录,整理出来的,请大佬们指导。


                                  硬件环境

                                  项目 配置
                                  GPU AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB (Navi 31, gfx1100)
                                  内存 三星 32g*4 DDR4
                                  CPU Intel Xeon W-1290P @ 3.70GHz (20核)
                                  主板 超微X12SCA-F
                                  SSD 三星 2t * 2
                                  系统 Ubuntu 22.04 (headless 推理服务器) ROCm 7.2.2

                                  用途

                                  主要是结合hermes折腾玩,同时希望能学习一点点相关的技能和知识:

                                  • Agent 任务执行(工具调用、文件操作)
                                  • 日常对话

                                  模型

                                  • Qwen3.6-27B
                                  • 测试了两个量化版本:
                                    • Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL-mtp.gguf(17 GB)
                                    • Qwen3.6-27B-IQ4_XS-mtp.gguf(15 GB)

                                  推理框架

                                  llama.cpp ROCm (HIP) 构建,从源码编译。

                                  调优过程

                                  初始状态

                                  llama-server \
                                    -m Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL-mtp.gguf \
                                    -c 32768 \
                                    --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 2 \
                                    --chat-template-file chatml.jinja
                                  
                                  • VRAM: 22.4/24 GB (几乎爆满)
                                  • 上下文: 32K
                                  • TG: ~55 t/s
                                  • MTP 接受率: 95%
                                  • 问题:上下文太小,Hermes Agent 的系统提示词就有 ~70K tokens,根本放不下

                                  第一步:换 IQ4_XS + 优化 KV Cache

                                  参考坛友经验,做了两个关键改动:

                                  1. 换 IQ4_XS 量化(15 GB vs 17 GB,省 2 GB)
                                  2. KV Cache 从默认 f16 降到 q4_0(--cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0)

                                  效果对比(Hermes 实际使用场景):

                                  测试项 32K UD-Q4_K_XL (f16 KV) 128K IQ4_XS (q4_0 KV)
                                  VRAM 22.4 GB(爆满) 17.6 GB(余 6.4 GB)
                                  上下文 32K ❌ 128K ✅

                                  第二步:解决 Thinking 标签问题

                                  --reasoning off 参数可以禁止模型输出 <think> 标签。

                                  第三步:MTP 的取舍

                                  IQ4_XS 量化下 MTP 表现不佳:

                                  • MTP 接受率仅 ~34%(UD-Q4_K_XL 时 95%)
                                  • TG 速度反而从无 MTP 的 45 t/s 降到 28 t/s
                                  • 结论:IQ4_XS + MTP 不如无 MTP 快

                                  最终结论:无 MTP 更优

                                  第四步:Prompt Cache 验证

                                  实测 prompt caching 完美工作:

                                  • 首次请求(18K prompt 预填):21 秒
                                  • 后续请求(缓存命中 99.9%):< 1 秒

                                  最终配置

                                  llama-server \
                                    -m Qwen3.6-27B-IQ4_XS-mtp.gguf \
                                    --host 0.0.0.0 --port 8080 \
                                    -ngl 999 -fa 1 \
                                    -c 131072 \
                                    --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 \
                                    --reasoning off \
                                    --cont-batching --cache-prompt
                                  

                                  最终性能

                                  指标 数值
                                  VRAM 占用 17.6 / 24 GB
                                  Context 128K
                                  TG 速度 45 t/s
                                  Prefill 速度(小 prompt) 160 t/s
                                  Prefill 速度(70K Hermes 系统提示词) 555 t/s
                                  冷启动(首次请求) ~2 分钟(Hermes 70K 系统提示词预填)
                                  热请求(cache 命中后) < 1 秒
                                  输出质量 干净,无 thinking 标签

                                  遗留问题

                                  1. 冷启动太慢:Hermes Agent 有 ~70K tokens 的系统提示词,首次请求需要约 2 分钟预填。能否加速首次 prefill?
                                  2. IQ4_XS 下 MTP 接受率低(34% vs UD-Q4_K_XL 的 95%),是 IQ4_XS 量化的精度的原因吗?
                                  3. ROCm vs Vulkan:坛友发帖 Vulkan + MTP 能到 67 t/s,我只有 45 t/s(ROCm + 无 MTP)。是否应该切 Vulkan?ROCm 的 MTP 有 VRAM 泄漏问题有解吗?
                                  4. Hermes 系统提示词太大:如果能把 70K 压下去,冷启动能快很多。有没有好的减负策略?
                                  5. 256K 上下文:IQ4_XS 下 256K 也能跑(VRAM 约 22.9 GB),但余量太少。有没有推荐的内存/显存优化手段?

                                  补充更新设备图片和最新测试的结果

                                  1. 设备图片 (机箱是闲鱼300元淘的海盗船airflow7000D,为以后上双卡准备)
                                    9bcdda2f-9000-4d41-bfa9-027defdc8c44-image.jpeg
                                    9ffa8081-c633-4d89-8a24-47f96988ee62-image.jpeg

                                  2.不同模型的测试结果
                                  7df81caa-0c1a-47a5-b234-c6b61e332923-image.jpeg

                                  T 离线
                                  T 离线
                                  topgun2000
                                  发表于 最后由 编辑
                                  #32

                                  @kylin_Zaki 我用4090跑Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL-mtp 参数 --ctx-size 120000 --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 可以运行,显存用大概23.3GB。不过我没有长时间测试,也许显存会最后不够

                                  1 条回复 最后回复
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