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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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  • 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

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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 在线
        terryT 在线
        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

          1 条回复 最后回复
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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
              0
              • 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
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                    • 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
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                      • 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 在线
                        terryT 在线
                        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
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                        • 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
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                          --jinja
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                          --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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                            Y 离线
                            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
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                              y2k
                              编写于 最后由 编辑
                              #22

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

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                              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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                                --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 在线
                                terryT 在线
                                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。

                                Y 1 条回复 最后回复
                                0
                                • 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

                                  1 条回复 最后回复
                                  0
                                  • 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
                                    Y 离线
                                    y2k
                                    编写于 最后由 y2k 编辑
                                    #25
                                    此主題已被删除!
                                    1 条回复 最后回复
                                    0

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