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抡锤者

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  2. LLM讨论区
  3. 3090 24G 跑QWEN 3.6 27B 152K上下文 KV(Q8_0) 55TOK/S 智能开关思考- 最终配置,再也不折腾了(还请大神指教)

3090 24G 跑QWEN 3.6 27B 152K上下文 KV(Q8_0) 55TOK/S 智能开关思考- 最终配置,再也不折腾了(还请大神指教)

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    stxpnet
    编写于 最后由 stxpnet 编辑
    #8

    附我的HERMES解析出的bofan框架自动思考实现路径.

    这个自动思考功能有三层控制:                                                                                                                                                  
                                                                                                                                                                                               
         第一层:默认阈值(模板内置)                                                                                                                                                          
                                                                                                                                                                                               
         短问题阈值: 30 字符  →  ≤30 字符自动跳过思考,秒回                                                                                                                                    
         强制思考阈值: 300 字符 → ≥300 字符强制深度推理                                                                                                                                        
         中间区域(31~299): 维持 enable_thinking 默认值(true),走思考模式                                                                                                                       
                                                                                                                                                                                               
         第二层:API 调用时覆盖阈值                                                                                                                                                            
                                                                                                                                                                                               
         通过 chat_template_kwargs 传入自定义值:                                                                                                                                              
                                                                                                                                                                                               
         json                                                                                                                                                                                  
         {                                                                                                                                                                                     
           "messages": ,                                                                                                                                                                  
           "chat_template_kwargs": {                                                                                                                                                           
             "enable_thinking": true,                                                                                                                                                          
             "auto_think_short_threshold": 50,                                                                                                                                                 
             "auto_think_force_threshold": 500                                                                                                                                                 
           }                                                                                                                                                                                   
         }                                                                                                                                                                                     
                                                                                                                                                                                               
         设为 {"enable_thinking": false} 可以完全关闭自动判断。                                                                                                                                
                                                                                                                                                                                               
         第三层:消息内嵌标签(最灵活,实时切换)                                                                                                                                              
                                                                                                                                                                                               
         在 system prompt 或 user 消息中插入标签:                                                                                                                                             
                                                                                                                                                                                               
         <|think_off|>  →  强行关闭思考(当前消息及后续)                                                                                                                                      
         <|think_on|>   →  强行开启思考                                                                                                                                                        
                                                                                                                                                                                               
         标签在渲染时自动移除,模型看不到。                                                                                                                                                    
                                                                                                                                                                                               
         实际效果流程:                                                                                                                                                                        
                                                                                                                                                                                               
         用户问"你好" (2字)                                                                                                                                                                    
           → 2 ≤ 30 → enable_thinking=false                                                                                                                                                    
           → 模板输出: \n\n  (空思考块)                                                                                                                                                        
           → 模型跳过思考,直接回答                                                                                                                                                            
                                                                                                                                                                                               
         用户问"请详细解释Transformer架构中多头注意力的数学原理..." (长文)                                                                                                                     
           → 字数 ≥ 300 → enable_thinking=true                                                                                                                                                 
           → 模板输出: \n                                                                                                                                                                      
           → 模型进入深度推理模式                                                                                                                                                              
                                                                                                                                                                                               
         当前你的启动命令里 --reasoning auto --reasoning-format deepseek 配合这个模板,llama-server 会自动解析 thinking 块分离显示。不需要改命令行参数,阈值调整通过 API 调用时的              
         chat_template_kwargs 传就行。  
    

    最后让hermes来个总结吧(忽略我懒得改的模型名称):
    3fd386a7-6daa-420d-b1ce-a44639a29202-image.jpeg

    11926396-954f-4fbd-8f30-116731e0ef9b-image.jpeg

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    • C 离线
      C 离线
      c0aster
      编写于 最后由 编辑
      #9

      我直接用的3090club的 ik_llama + IQ4_KS + MTP,对比你自行编译的BoFan的分支,是哪个强?

      毅袁毅 1 条回复 最后回复
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      • S 离线
        S 离线
        stxpnet
        编写于 最后由 编辑
        #10

        晚些时间 我详细评测吧,感觉咱们论坛3090的卡友还挺多的,有没有 一个群组呢?

        C 1 条回复 最后回复
        0
        • S stxpnet

          晚些时间 我详细评测吧,感觉咱们论坛3090的卡友还挺多的,有没有 一个群组呢?

          C 离线
          C 离线
          c0aster
          编写于 最后由 编辑
          #11

          @stxpnet 我觉得可以整一个3090的交流,方便大家共享最最佳配置

          CS6C 1 条回复 最后回复
          1
          • C c0aster

            @stxpnet 我觉得可以整一个3090的交流,方便大家共享最最佳配置

            CS6C 离线
            CS6C 离线
            CS6
            编写于 最后由 编辑
            #12

            @c0aster 有需要!我剛買一張

            1 条回复 最后回复
            0
            • ran zR 离线
              ran zR 离线
              ran z
              编写于 最后由 编辑
              #13

              5090移动版也是24g,能抄作业吗?

              terryT 1 条回复 最后回复
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              • A 离线
                A 离线
                applejuice
                编写于 最后由 applejuice 编辑
                #14

                我用vllm 双卡没有NVLINK

                Prefill 4K 重复测量 (5 次)

                run prompt_tokens ttft tok/s
                1 3 836 2 776 ms 1 382
                2 3 836 2 735 ms 1 403
                3 3 834 2 665 ms 1 439
                4 3 833 2 770 ms 1 384
                5 3 838 2 772 ms 1 384

                Decode 单流 重复测量 (4 次)

                run prompt_tokens completion_tokens ttft decode tok/s
                1 76 220 256 ms 66.2
                2 79 220 278 ms 66.6
                3 81 220 284 ms 66.7
                4 80 220 284 ms 66.7
                1 条回复 最后回复
                0
                • ran zR ran z

                  5090移动版也是24g,能抄作业吗?

                  terryT 在线
                  terryT 在线
                  terry
                  超级版主
                  编写于 最后由 编辑
                  #15

                  @ran-z 5090移动版也快很多,有啥不能抄的?

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

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • C c0aster

                    我直接用的3090club的 ik_llama + IQ4_KS + MTP,对比你自行编译的BoFan的分支,是哪个强?

                    毅袁毅 离线
                    毅袁毅 离线
                    毅袁
                    编写于 最后由 编辑
                    #16

                    @c0aster 感谢分享,已经按照ik-llama实施,实测Qwen3.6-27B-uncensored-heretic-v2-Native-MTP-Preserved-Q4_K_M.gguf达到69t/s,已经能够满足生产力需求了

                    C 1 条回复 最后回复
                    0
                    • 毅袁毅 毅袁

                      @c0aster 感谢分享,已经按照ik-llama实施,实测Qwen3.6-27B-uncensored-heretic-v2-Native-MTP-Preserved-Q4_K_M.gguf达到69t/s,已经能够满足生产力需求了

                      C 离线
                      C 离线
                      c0aster
                      编写于 最后由 编辑
                      #17

                      @毅袁 你不是用的3090clud的脚本是吧,我用3090club的脚本只有40多,你咋能跑69,分享下具体的呗

                      毅袁毅 1 条回复 最后回复
                      0
                      • terryT terry 取消固定了该主题
                      • 5 离线
                        5 离线
                        5ccccc
                        编写于 最后由 编辑
                        #18

                        我今天用7900xtx跑一个本地任务的时候也oom了,参考的论坛内的一个设置

                        1 条回复 最后回复
                        0
                        • C c0aster

                          @毅袁 你不是用的3090clud的脚本是吧,我用3090club的脚本只有40多,你咋能跑69,分享下具体的呗

                          毅袁毅 离线
                          毅袁毅 离线
                          毅袁
                          编写于 最后由 编辑
                          #19

                          @c0aster https://github.com/ikawrakow/ik_llama.cpp 从这个项目自己编译的ik_llama,启动参数如下:
                          start "ik_llama - heretic-v2 27B" "%EXE%" ^
                          -m "J:\llama-b9370-bin-win-cuda-12.4-x64\models\1\Qwen3.6-27B-uncensored-heretic-v2-Native-MTP-Preserved-Q4_K_M.gguf" ^
                          --mmproj "J:\llama-b9370-bin-win-cuda-12.4-x64\models\1\Qwen3.6-27B-mmproj-BF16.gguf" ^
                          -ngl 99 -c 131072 --threads 12 --no-mmap ^
                          --flash-attn on ^
                          --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 ^
                          --batch-size 512 --ubatch-size 256 ^
                          --merge-qkv --merge-up-gate-experts ^
                          --cache-ram 32768 ^
                          --spec-type mtp:n_max=4,p_min=0.0 ^
                          --jinja --chat-template-file "%TEMPLATE%" ^
                          --timeout 3600 --host 0.0.0.0 --port 8080

                          1 条回复 最后回复
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                          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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