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抡锤者

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  2. AI硬件
  3. 作为一个ai新手,想尝鲜尝试和学习,打算入一张V100 16G的,但是为啥论坛里完全不聊这张卡?真的是没有生产力?还是性价比太低?

作为一个ai新手,想尝鲜尝试和学习,打算入一张V100 16G的,但是为啥论坛里完全不聊这张卡?真的是没有生产力?还是性价比太低?

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    y2k
    编写于 最后由 编辑
    #6
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    • 大 离线
      大 离线
      大宝剑
      编写于 最后由 编辑
      #7

      做科学计算,那妥妥的V100。大模型还是3090-24G为起点

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      • M 离线
        M 离线
        mark
        编写于 最后由 编辑
        #8

        生产力工具的话, 无脑 搞 英伟达, 就算是买失败了,二手也能转出去. 搞这些破烂,就砸手里了.

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        • hotpigwkH hotpigwk

          如果我只是用来跑Hermes的基础大模型,用来分析解析任务的话,是不是问题不大!

          张哲张 离线
          张哲张 离线
          张哲
          编写于 最后由 编辑
          #9

          @hotpigwk 说:

          如果我只是用来跑Hermes的基础大模型,用来分析解析任务的话,是不是问题不大!

          垃圾卡,别买

          1 条回复 最后回复
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          • hotpigwkH 离线
            hotpigwkH 离线
            hotpigwk
            编写于 最后由 编辑
            #10

            我觉得一个工具还是看他用在哪里,怎么用。直接武断地说某一个卡是垃圾了的话,有点儿过于偏执。如果只是本地跑agent的基础对话,帮助基础系统维护,或者再最多就是生个图,解决一下一些自动化生产力的问题的话,应该还是问题不大的吧。毕竟有的事情是不愿意放到api上面去调用的,local LLM还是有一些价值的。主要看使用方向和侧重了!

            不知道大家对于本地部署大模型,还有什么建议?以及应用上的实践呢?

            terryT X Vivid VectorV 3 条回复 最后回复
            1
            • hotpigwkH hotpigwk

              我觉得一个工具还是看他用在哪里,怎么用。直接武断地说某一个卡是垃圾了的话,有点儿过于偏执。如果只是本地跑agent的基础对话,帮助基础系统维护,或者再最多就是生个图,解决一下一些自动化生产力的问题的话,应该还是问题不大的吧。毕竟有的事情是不愿意放到api上面去调用的,local LLM还是有一些价值的。主要看使用方向和侧重了!

              不知道大家对于本地部署大模型,还有什么建议?以及应用上的实践呢?

              terryT 离线
              terryT 离线
              terry
              编写于 最后由 编辑
              #11

              @hotpigwk 其实屎你不需要去尝一下才能说它不能吃,任何意见都带有主观性,比如你认为这张卡能打,能画图,能跑模型,你可以买了测试下,用实际数据来打脸这些人。

              1 条回复 最后回复
              1
              • hotpigwkH hotpigwk

                作为一个ai新手,想尝鲜尝试和学习,打算入一张V100 16G的,但是为啥论坛里完全不聊这张卡?真的是没有生产力?还是性价比太低?

                williamlouisW 离线
                williamlouisW 离线
                williamlouis
                编写于 最后由 编辑
                #12

                @hotpigwk 我做为另一个AI的爸爸。分析了这个帖子。你是想得到一个鼓励。好吧。你行吧。上吧。受伤别喊疼才是爷们。BB多了都是废话。奔跑吧!S年。

                个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xinlinlu

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                • hotpigwkH hotpigwk

                  我觉得一个工具还是看他用在哪里,怎么用。直接武断地说某一个卡是垃圾了的话,有点儿过于偏执。如果只是本地跑agent的基础对话,帮助基础系统维护,或者再最多就是生个图,解决一下一些自动化生产力的问题的话,应该还是问题不大的吧。毕竟有的事情是不愿意放到api上面去调用的,local LLM还是有一些价值的。主要看使用方向和侧重了!

                  不知道大家对于本地部署大模型,还有什么建议?以及应用上的实践呢?

                  X 离线
                  X 离线
                  xping
                  编写于 最后由 编辑
                  #13

                  @hotpigwk 你是卖V100的吧?

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • hotpigwkH hotpigwk

                    我觉得一个工具还是看他用在哪里,怎么用。直接武断地说某一个卡是垃圾了的话,有点儿过于偏执。如果只是本地跑agent的基础对话,帮助基础系统维护,或者再最多就是生个图,解决一下一些自动化生产力的问题的话,应该还是问题不大的吧。毕竟有的事情是不愿意放到api上面去调用的,local LLM还是有一些价值的。主要看使用方向和侧重了!

                    不知道大家对于本地部署大模型,还有什么建议?以及应用上的实践呢?

                    Vivid VectorV 离线
                    Vivid VectorV 离线
                    Vivid Vector
                    编写于 最后由 编辑
                    #14

                    @hotpigwk
                    咸鱼上二手V100 16G的成品卡(转接好PCIE直插)就1100左右价格,直接买一张上来测试跑大模型,或者你要跑27B的就买2张,总价2200,自己折腾然后把实测数据截图发论坛里,就有话题有人聊了😁

                    1 条回复 最后回复
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                    • Peace LoveP 离线
                      Peace LoveP 离线
                      Peace Love
                      编写于 最后由 编辑
                      #15

                      建議買兩張, 32G 夠跑很多語言模型了

                      1 条回复 最后回复
                      1
                      • loiak inaefaL 离线
                        loiak inaefaL 离线
                        loiak inaefa
                        编写于 最后由 编辑
                        #16

                        做RAG嵌入的话,比16GV100更香的卡还有么?

                        1 条回复 最后回复
                        0
                        • hotpigwkH hotpigwk

                          作为一个ai新手,想尝鲜尝试和学习,打算入一张V100 16G的,但是为啥论坛里完全不聊这张卡?真的是没有生产力?还是性价比太低?

                          David ZhangD 离线
                          David ZhangD 离线
                          David Zhang
                          编写于 最后由 编辑
                          #17

                          @hotpigwk v100性能不差,但你得会玩,新手不建议,不信的话,看看 斯波图 的翻车视频

                          1 条回复 最后回复
                          0
                          • Y y2k

                            主要还是被nvidia生态抛弃了,没生态的东西就是垃圾,各种新功能不支持,它便宜不是没有原因的

                            Y 离线
                            Y 离线
                            y2k
                            编写于 最后由 编辑
                            #18

                            贴主抱歉了,泡了一下论坛,发现v100 跑大模型还真可能,附上27b模型链接,https://huggingface.co/sokann/Qwen3.6-27B-GGUF-4.262bpw, 不过它要用ik_llama.cpp加载,要自己编译, 好处是集成了turboQuant, KV可以翻倍。 论坛有人在V100 16G 上测试, 可以跑起来,上下文可以开到100K,大概在28tokens/s。关键参数 -c 102400 -np 1 -fa on -ngl 99  -ctk q4_0 -khad -ctv q4_0 -vhad -wgt 1

                            terryT 1 条回复 最后回复
                            0
                            • Y y2k

                              贴主抱歉了,泡了一下论坛,发现v100 跑大模型还真可能,附上27b模型链接,https://huggingface.co/sokann/Qwen3.6-27B-GGUF-4.262bpw, 不过它要用ik_llama.cpp加载,要自己编译, 好处是集成了turboQuant, KV可以翻倍。 论坛有人在V100 16G 上测试, 可以跑起来,上下文可以开到100K,大概在28tokens/s。关键参数 -c 102400 -np 1 -fa on -ngl 99  -ctk q4_0 -khad -ctv q4_0 -vhad -wgt 1

                              terryT 离线
                              terryT 离线
                              terry
                              编写于 最后由 编辑
                              #19

                              @y2k 非常好,你跑下发个帖子,我们观摩学习下。

                              Y 1 条回复 最后回复
                              0
                              • terryT terry

                                @y2k 非常好,你跑下发个帖子,我们观摩学习下。

                                Y 离线
                                Y 离线
                                y2k
                                编写于 最后由 y2k 编辑
                                #20

                                @terry 我手上没这个卡,下午抽了点时间。用5060ti试了一下,同样是16g显存,应该有参考意义,之前用官网的llama.cpp跑qwen3.6-27b q4,最多开20k就不行了,下午试了一下这个ik_llama.cpp跑了一下。100k是跑不了,不过试了开50k上下文驱动hermes没有问题!速度25t/s。因为开着向日葵远程测试的,把向日葵关了估计能上到60k,用着算是不错!我发一下参数-c 51200
                                -np 1
                                -fa on
                                -ngl 99
                                -ctk q4_0
                                -khad
                                -ctv q4_0
                                -vhad
                                --host 0.0.0.0
                                --port 8000
                                --cont-batching
                                --jinja
                                --mlock
                                --threads 10
                                --threads-batch 12
                                附下载地址:https://github.com/Thireus/ik_llama.cpp/releases/tag/main-b4744-8d7891f
                                且行且珍惜

                                terryT 1 条回复 最后回复
                                1
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                                  y2k
                                  编写于 最后由 y2k 编辑
                                  #21

                                  mmexport1778918795947.jpg
                                  38732870-1a28-43ce-ac22-ec544539f7b9-image.jpeg

                                  1 条回复 最后回复
                                  0
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                                    y2k
                                    编写于 最后由 编辑
                                    #22

                                    b191e56f-8760-49a8-93f8-444da080c15b-image.jpeg

                                    e2d149b6-50c4-4f56-9902-9f631b1e7964-image.jpeg

                                    c8ccb3b0-fa73-429e-b8ff-2abddf1747fb-image.jpeg

                                    3个速度都差不多,25t/S,建议用 k q8 ,v q4,这样压缩质量和空间都比较好。集成了turboQuant的ik_llama.cpp确实可以大幅提升上下文压缩空间。N卡,A卡都有效果。以后16g卡跑27b模型会越来越好用

                                    陳瑋陳 1 条回复 最后回复
                                    1
                                    • Y y2k

                                      @terry 我手上没这个卡,下午抽了点时间。用5060ti试了一下,同样是16g显存,应该有参考意义,之前用官网的llama.cpp跑qwen3.6-27b q4,最多开20k就不行了,下午试了一下这个ik_llama.cpp跑了一下。100k是跑不了,不过试了开50k上下文驱动hermes没有问题!速度25t/s。因为开着向日葵远程测试的,把向日葵关了估计能上到60k,用着算是不错!我发一下参数-c 51200
                                      -np 1
                                      -fa on
                                      -ngl 99
                                      -ctk q4_0
                                      -khad
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                                      附下载地址:https://github.com/Thireus/ik_llama.cpp/releases/tag/main-b4744-8d7891f
                                      且行且珍惜

                                      terryT 离线
                                      terryT 离线
                                      terry
                                      编写于 最后由 terry 编辑
                                      #23

                                      @y2k 🤝不错,很有参考价值,你多上点图,我云一期,实际截图啊,别坑我。单独发个帖子,我给置顶。

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                                      • Y y2k

                                        b191e56f-8760-49a8-93f8-444da080c15b-image.jpeg

                                        e2d149b6-50c4-4f56-9902-9f631b1e7964-image.jpeg

                                        c8ccb3b0-fa73-429e-b8ff-2abddf1747fb-image.jpeg

                                        3个速度都差不多,25t/S,建议用 k q8 ,v q4,这样压缩质量和空间都比较好。集成了turboQuant的ik_llama.cpp确实可以大幅提升上下文压缩空间。N卡,A卡都有效果。以后16g卡跑27b模型会越来越好用

                                        陳瑋陳 离线
                                        陳瑋陳 离线
                                        陳瑋
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #24

                                        @y2k 對大佬崇敬之心油然而生,不為別的,就單為這顆知恥近乎勇的心

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                                        • terryT terry

                                          @y2k 🤝不错,很有参考价值,你多上点图,我云一期,实际截图啊,别坑我。单独发个帖子,我给置顶。

                                          Y 离线
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                                          y2k
                                          编写于 最后由 y2k 编辑
                                          #25
                                          此主題已被删除!
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