跳转至内容
  • 版块
  • 最新
  • 标签
  • 热门
  • 用户
  • 群组
皮肤
  • 浅色
  • Brite
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • 深色
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • 默认(LCZ-Blue)
  • 不使用皮肤
  • LCZ-Green
  • LCZ-Blue
折叠
品牌标识

抡锤者

  1. 主页
  2. 版块
  3. LLM讨论区
  4. 请教你们都是怎么解决上下文总是满了的问题?

请教你们都是怎么解决上下文总是满了的问题?

已定时 已固定 已锁定 已移动 LLM讨论区
本地模型
22 帖子 11 发布者 821 浏览 1 关注中
  • 从旧到新
  • 从新到旧
  • 最多赞同
回复
  • 在新帖中回复
登录后回复
此主题已被删除。只有拥有主题管理权限的用户可以查看。
  • M mark

    kv cache 知道吗?

    S 离线
    S 离线
    sarcoma
    发表于 最后由 sarcoma 编辑
    #12

    @mark kv cache放VRAM里就行了啊 放内存慢

    1 条回复 最后回复
    0
    • BunseiB 离线
      BunseiB 离线
      Bunsei
      发表于 最后由 编辑
      #13

      只能压缩咯,对我来说在上下文>32K的时候,prefill速度我就已经无法接受了。(R9700)

      1 条回复 最后回复
      0
      • V vanvj

        │完整配置一览:

        硬件                                                                                                                                                                  
                                                                                                                                                                              
          项目   规格                                                                                                                                                         
          ─────  ───────────────────────────────────                                                                                                                          
          CPU    Intel i5-12600KF                                                                                                                                             
          GPU    AMD Radeon RX 7900 XTX(24GB VRAM)                                                                                                                          
          内存   30GB(9.3GB 在用,21GB 可用)                                                                                                                                
          硬盘   937GB NVMe(258GB 已用,29%)                                                                                                                                
          系统   Ubuntu 26.04,内核 7.0.0                                                                                                                                     
          有线   192.168.2.120(enp5s0)                                                                                                                                      
          Wi-Fi  192.168.200.107(wlp6s0,备用)                                                                                                                              
                                                                                                                                                                              
        模型推理                                                                                                                                                              
                                                                                                                                                                              
          项目      值                                                                                                                                                        
          ────────  ───────────────────────────────────────                                                                                                                   
          模型      Qwen3.6-27B-MTP Q4_K_M                                                                                                                                    
          上下文    98,304 tokens                                                                                                                                             
          上下文    98,304 tokens                                                                                                                                             
          推理      MTP draft 模式(最大 2 个 draft token)                                                                                                                   
          速度      ~45 tok/s                                                                                                                                                 
          GPU       全层 offload(-ngl 99)                                                                                                                                   
          KV cache  q4_0(省显存)                                                                                                                                            
          模板      temp 0.4、top-p 0.95                                                                                                                                      
                                                                                                                                                                              
        Hermes 配置                                                                                                                                                           
                                                                                                                                                                              
          项目         值                                                                                                                                                     
          ───────────  ──────────────────────────────────                                                                                                                     
          版本         v0.17.0(~/bin/hugo v0.163.3)                                                                                                                         
          最大轮次     50                                                                                                                                                     
          压缩         开启,50% 阈值 → 压缩到 40%                                                                                                                            
          MEMORY 上限  4,400 字符                                                                                                                                             
          USER 上限    2,750 字符                                                                                                                                             
          SOUL.md      31 行(防死循环 + skill 加载规则)                                                                                                                     
          Dashboard    :9119,auth: basic(vanvj)                                                                                                                            
          fallback     DeepSeek V4 Flash                                                                                                                                      
                                                                                                                                                                              
        部署项目(~/project/)                                                                                                                                                
                                                                                                                                                                              
          项目       说明                                                                                                                                                     
          ─────────  ─────────────────────                                                                                                                                    
          monkvan    神话传说(hugo-book)                                                                                                                                    
          monkvancn  中国神话                                                                                                                                                 
          oldvan     老梵博客(LoveIt)                                                                                                                                       
          wellness   养生站(FixIt)                                                                                                                                          
                                                                                                                                                                              
        当前会话状态                                                                                                                                                          
                                                                                                                                                                              
          项目             值                                                                                                                                                 
          ───────────────  ──────────────────────────────                                                                                                                     
          活跃会话         1                                                                                                                                                  
          当前水位         38,204 / 98,304 tokens(39%)                                                                                                                      
          缓存命中         58%                                                                                                                                                
          Watchdog         每 5 分钟检测,>60% 自动存快照                                                                                                                     
          Save-state cron  每 10 分钟自动备份
        
        Dan XiaD 离线
        Dan XiaD 离线
        Dan Xia
        编写于 最后由 编辑
        #14

        @vanvj 上下文开的有点保守了。我跟你一样的显卡,一样的模型,不加载mmproj,上下文可以开到160K。多轮会话后累积上下文太长了prefill速度受不了,但是把--cache-ram、--cache-prompt、--cache-reuse都用上,其实也就还好。我实际使用最多拉到了110K,能忍。7900XTX跑llama.cpp最重要的一点是用vulkan,别用rocm。1c604772-da5a-4598-84b5-f7d951f52012-image.jpeg

        terryT 1 条回复 最后回复
        1
        • Dan XiaD Dan Xia

          @vanvj 上下文开的有点保守了。我跟你一样的显卡,一样的模型,不加载mmproj,上下文可以开到160K。多轮会话后累积上下文太长了prefill速度受不了,但是把--cache-ram、--cache-prompt、--cache-reuse都用上,其实也就还好。我实际使用最多拉到了110K,能忍。7900XTX跑llama.cpp最重要的一点是用vulkan,别用rocm。1c604772-da5a-4598-84b5-f7d951f52012-image.jpeg

          terryT 离线
          terryT 离线
          terry
          超级版主
          编写于 最后由 编辑
          #15

          @Dan-Xia 这是个很有含金量的分享。

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

          1 条回复 最后回复
          0
          • stxpnetS 离线
            stxpnetS 离线
            stxpnet
            超凡大师
            编写于 最后由 编辑
            #16

            目前只能盯着,长上下文 中长程任务应该是大家共同的目标吧? 我目前168K上下文,到100K就不想继续了,掉速非常严重

            26-08-19
            双卡3090(8x8x无nvlink,p2p驱动) +Sglang+qwen 3.8 27B awq模型 [功耗异常弃用]
            8-20 用vllm 0.26+ Qwen3.8-27B-SmoothQuant-W8A8-INT8 200K上下文 ~50t/s

            terryT 1 条回复 最后回复
            0
            • V 离线
              V 离线
              vanvj
              编写于 最后由 编辑
              #17

              对比结果:

              | 指标      | Vulkan                  | ROCm                     | 差异           |
              |-----------|-------------------------|--------------------------|----------------|
              | 生成速度  | 40.6 t/s (362 tok/8.9s) | 29.9 t/s (402 tok/13.4s) | Vulkan 快 36%  |
              | 首 token  | ~1.1s                   | ~1.5s                    | Vulkan 稍快    |
              | VRAM 占用 | 84%                     | 88-90%                   | Vulkan 省 4-6% |
              | 温度/功耗 | 待测                    | 待测                     | -              |
              
              Vulkan(RADV)在 RX 7900 XTX 上比 ROCm 快 36%,而且 VRAM 占用更低。确实符合预期——RADV Vulkan 驱动在 RDNA3 上的优化现在比 ROCm 的 HIP 后端更好。
              
              1 条回复 最后回复
              2
              • stxpnetS stxpnet

                目前只能盯着,长上下文 中长程任务应该是大家共同的目标吧? 我目前168K上下文,到100K就不想继续了,掉速非常严重

                terryT 离线
                terryT 离线
                terry
                超级版主
                编写于 最后由 编辑
                #18

                @stxpnet 是的,物理解决,没有什么任务需要聊这么久,如果有,就换在线的。

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

                1 条回复 最后回复
                0
                • stxpnetS 离线
                  stxpnetS 离线
                  stxpnet
                  超凡大师
                  编写于 最后由 stxpnet 编辑
                  #19

                  5596b7e4-62c3-4464-bfe9-8093bbc4311b-image.jpeg

                  土方法,但有效,让它总结,然后复制总结的MD文件,在下一个干净会话里面开启新征程

                  26-08-19
                  双卡3090(8x8x无nvlink,p2p驱动) +Sglang+qwen 3.8 27B awq模型 [功耗异常弃用]
                  8-20 用vllm 0.26+ Qwen3.8-27B-SmoothQuant-W8A8-INT8 200K上下文 ~50t/s

                  kos orK 1 条回复 最后回复
                  1
                  • stxpnetS 离线
                    stxpnetS 离线
                    stxpnet
                    超凡大师
                    编写于 最后由 编辑
                    #20

                    5d445bb4-41ca-40c7-af15-327de5cacd55-image.jpeg
                    不用等它自己进化,也可以引导它进行一些进化

                    26-08-19
                    双卡3090(8x8x无nvlink,p2p驱动) +Sglang+qwen 3.8 27B awq模型 [功耗异常弃用]
                    8-20 用vllm 0.26+ Qwen3.8-27B-SmoothQuant-W8A8-INT8 200K上下文 ~50t/s

                    1 条回复 最后回复
                    1
                    • stxpnetS 离线
                      stxpnetS 离线
                      stxpnet
                      超凡大师
                      编写于 最后由 stxpnet 编辑
                      #21

                      af41649f-f0f1-4d26-8970-8a26a3ccd718-image.jpeg
                      就这样,如果后续有时间就一键继续,如果没时间就放到笔记里面晾着,或者直接让HERMES记录到TODO,到点提醒

                      26-08-19
                      双卡3090(8x8x无nvlink,p2p驱动) +Sglang+qwen 3.8 27B awq模型 [功耗异常弃用]
                      8-20 用vllm 0.26+ Qwen3.8-27B-SmoothQuant-W8A8-INT8 200K上下文 ~50t/s

                      1 条回复 最后回复
                      0
                      • stxpnetS stxpnet

                        5596b7e4-62c3-4464-bfe9-8093bbc4311b-image.jpeg

                        土方法,但有效,让它总结,然后复制总结的MD文件,在下一个干净会话里面开启新征程

                        kos orK 在线
                        kos orK 在线
                        kos or
                        技术大牛 劳动模范
                        编写于 最后由 编辑
                        #22

                        @stxpnet

                        handoff 一氣呵成 讚讚 🙂

                        1 条回复 最后回复
                        0

                        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。

                        有了你的建议,这篇帖子会更精彩哦 💗

                        注册 登录
                        回复
                        • 在新帖中回复
                        登录后回复
                        • 从旧到新
                        • 从新到旧
                        • 最多赞同


                        • 登录

                        • 登录或注册以进行搜索。
                        • 第一个帖子
                          最后一个帖子
                        0
                        • 版块
                        • 最新
                        • 标签
                        • 热门
                        • 用户
                        • 群组