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抡锤者

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r9700 hermes出token慢

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
r9700hermes
4 帖子 3 发布者 420 浏览
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  • Ali JiangA 离线
    Ali JiangA 离线
    Ali Jiang
    编写于 最后由 编辑
    #1

    请教各位大佬,r9700单卡跑qwen 3.6 27b q4m在网页端聊天窗口出token速度还很正常,64kcontext大概 40-45tps,一旦在hermes上使用这个本地模型,就非常慢,请问如何解决。 谢谢了

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    • kop wangK 离线
      kop wangK 离线
      kop wang
      超级版主
      编写于 最后由 kop wang 编辑
      #2

      有几个因素:1、因为hermes有很多的系统提示词以及提示词加工,相当于是要一口气输入大概10k到20k token的内容。

      2、hermes是附带工具调用的,所以你看到他回复,是hermes已经和你的llm私下交流过n次之后的结果。

      因此,对于agent工具而言,llm的性能不光要看decode速度,从某种意义上讲,prefill速度更为重要。

      虚心交流,一起进步

      1 条回复 最后回复
      3
      • Ali JiangA 离线
        Ali JiangA 离线
        Ali Jiang
        编写于 最后由 编辑
        #3

        多谢解答 学习到了

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        • fcmeF 离线
          fcmeF 离线
          fcme
          技术大牛 劳动模范
          编写于 最后由 编辑
          #4

          跑本地模型基本上都是这样,这个几乎无解,硬件的限制就在这里了。
          但是但是的,但是还是有缓解的办法。第一个开源,开源的话就是用mtp模型,增加推理速度,另外一个就是注意你所使用的框架里面的缓存技术,能缓存的尽量走缓存,嗯,这样的话真正计算的部分量比较小,速度会比较理想一些。节流节流的部分就是赫mes默认它好多嗯默认的系统提示词里面带好多垃圾,比如说有些技能用不上的,有些工具用不上的就可以删除或者屏蔽掉,这样的话,比如说你原来的系统提示词默认是30k然后优化完以后15k的话,那么反应时间会直接减半,然后再结合缓存优化的话,那基本上两三秒之内就可以出字了,我以前的卡是5070ti 16g。体感还不错,但是跟在线版的完全还是没有办法比,感觉deepseek v4flash出来以后,本地部署的价值急剧缩水。哈哈😃

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