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
  • LCZ-Black
折叠
品牌标识

抡锤者

首页 版块 标签
硬件
装备秀
AI 广场
  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 热议 LLM讨论区
本地模型
22 帖子 11 发布者 1.2k 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

    32G内存 稍微, 有点小了. 64G吧

    V
    V
    vanvj
    发表于 最后由 编辑
    #10

    @mark 主板买的早,DDR5的内存,确实想再买32G添上去,不过还好开始降价了,再等等吧。

    1 条回复 最后回复
    0
    • 怪 怪叔叔

      还会有同一个session下命令调用次数得限制吧。不过这个配置文件里可以改大

      V
      V
      vanvj
      发表于 最后由 编辑
      #11

      @怪叔叔 这个有调整,其实是无数次死循环后,被迫改的,加了不少规则,确实不容易死了,但上下文平均增加了一点点。

      1 条回复 最后回复
      0
      • M mark

        kv cache 知道吗?

        S
        S
        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
          BunseiB
          Bunsei
          技术大牛 劳动模范
          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
            Dan XiaD
            Dan Xia
            发表于 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
              terryT
              terry
              超级版主
              发表于 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
                stxpnetS
                stxpnet
                超凡大师
                发表于 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

                双卡3090 PCIE 4.0 16X/16X

                白天(宰相) Strata QFN3.8 IQ4_XS 262K ~120 t/s
                夜间(将军) vllm+swift 1.5 27B INT4-W4A8-dflash2 188K X 2 ~85 t/s
                terryT 1 条回复 最后回复
                0
                • V
                  V
                  vanvj
                  发表于 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
                    terryT
                    terry
                    超级版主
                    发表于 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
                      stxpnetS
                      stxpnet
                      超凡大师
                      发表于 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

                      双卡3090 PCIE 4.0 16X/16X

                      白天(宰相) Strata QFN3.8 IQ4_XS 262K ~120 t/s
                      夜间(将军) vllm+swift 1.5 27B INT4-W4A8-dflash2 188K X 2 ~85 t/s
                      kos orK 1 条回复 最后回复
                      1
                      • stxpnetS
                        stxpnetS
                        stxpnet
                        超凡大师
                        发表于 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

                        双卡3090 PCIE 4.0 16X/16X

                        白天(宰相) Strata QFN3.8 IQ4_XS 262K ~120 t/s
                        夜间(将军) vllm+swift 1.5 27B INT4-W4A8-dflash2 188K X 2 ~85 t/s
                        1 条回复 最后回复
                        1
                        • stxpnetS
                          stxpnetS
                          stxpnet
                          超凡大师
                          发表于 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

                          双卡3090 PCIE 4.0 16X/16X

                          白天(宰相) Strata QFN3.8 IQ4_XS 262K ~120 t/s
                          夜间(将军) vllm+swift 1.5 27B INT4-W4A8-dflash2 188K X 2 ~85 t/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
                            kos orK
                            kos or
                            超凡大师
                            发表于 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,您下次访问时都将自动回到上次浏览的位置,并可选择接收新回复的通知(通过电子邮件或推送通知)。您还可以收藏帖子、为帖子点赞,以此向其他社区成员表达您的感谢。

                            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