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首页 版块 标签 硬件 AI 广场
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  4. 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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  • 大 离线
    大 离线
    大宝剑
    发表于 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
      超凡大师
      发表于 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
        发表于 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
          发表于 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
            超级版主
            发表于 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。

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

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            • 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
              超级版主
              发表于 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/xlkjorg

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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
                发表于 最后由 编辑
                #13

                @hotpigwk 你是卖V100的吧?

                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?

                  Vivid VectorV 离线
                  Vivid VectorV 离线
                  Vivid Vector
                  发表于 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😁

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                  • Peace LoveP 离线
                    Peace LoveP 离线
                    Peace Love
                    发表于 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
                      发表于 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
                        技术大牛 劳动模范
                        发表于 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
                          德高望重
                          发表于 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 在线
                            terryT 在线
                            terry
                            超级版主
                            发表于 最后由 编辑
                            #19

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

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

                            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
                              德高望重
                              发表于 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
                                德高望重
                                发表于 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
                                  德高望重
                                  发表于 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
                                    -ctv q4_0
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                                    --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 在线
                                    terryT 在线
                                    terry
                                    超级版主
                                    发表于 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。

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

                                    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
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                                      #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
                                        德高望重
                                        发表于 最后由 y2k 编辑
                                        #25
                                        此主題已被删除!
                                        1 条回复 最后回复
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                                        • ,J johnnybegood 引用了 此主题

                                        你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

                                        厌倦了每次访问都刷到同样的帖子?您注册账号后,您每次返回时都能精准定位到您上次浏览的位置,并可选择接收新回复通知(通过邮件或推送通知)。您还能收藏书签、为帖子顶,向社区成员表达您的欣赏。

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