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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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？
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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？
@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
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建議買兩張, 32G 夠跑很多語言模型了
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做RAG嵌入的话，比16GV100更香的卡还有么？
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@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
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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
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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
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@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 -
@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 -
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
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。