@mei-li 1200w的电源还好吧，我买的九州风神的pq1200p，也就604，狗东，12年保修，加上我手上还有几个1u服务器拆机的1200w金牌。不过我是7900xtx+3080ti，前两晚手痒又搞了一张7900xtx回来，双1200w电源都够我用了。对的，不要折腾硬件，像版主说的那样子，先把钱赚起来在考虑其他的。但是我就是忍不住，就想折腾

我用机智罗的整合包，先在pc上用机智罗的软件解压缩后，再重新压缩传到7900xtx的机器上，让agent帮我解压跟文档归类，目前我这步跑960*544 12帧/秒，3.33秒的视频大概耗时160~180秒的样子，你也可以用他的整合包试试

@Q-maria 我家养猫，更惨，所以现在都不敢让猫进房间了，跳来跳去，把我的一个14t盘，2个6tsas盘，都跳出事了（虽然后2者跟矿渣拆机也有关系，但是14t的算是新盘）。现在还有2个6tsas盘天天报IO error，都还不舍得换呢

@mei-li 我上周买的我判断是售后良品/换新品，卡是XFX的凤凰涅槃，风扇可以直接拆出来的那种，4槽厚，其实可以理解成是二手吧。目前4700的那张卡在保，但是搜索不到购买日期，以及余下还有多久的保修期（xfx的系统挺垃圾的），但是根据SN码推测是2026年5月出产的卡，但是没有彩盒，只有内胆，并且卡上面的膜还没撕。

@kos-or 谢谢你，原来这个是双层的，那我知道怎么找了。因为我一直都在想不使用延长线的方案，看来还是不太行。卡槽间距63，第二张7900xtx跟前面基本上就剩5mm的间距，好像不太足够

大佬，这个机架是给几卡的主板用的？关键词是啥呢？我今天看了一上午，都没找到（6卡 直插 63mm槽距） 的这种矿机架子

@Q-maria 目前还是裸平台，因为我用的是x99的矿板，带6条pcie插槽，槽间距63mm，也就是3卡，后续我是计划上开放式机架。但是还没决定是自制还是买成品

@kos-or 对的 但是思考商业模式并非我的强项，哎。会的东西一大堆，但是没有一样是可以拿来转换成商业模式了。是时候跟ai深入探讨一下了

@williamlouis k2.6我遇到最大的问题他当时刚可以在nvidia nim白嫖后，我接入了agent然后，会疯狂刷感叹号，telegram连续刷4 5 条感叹号给我。

@CHIA-AN-YANG 我不是大神，ai才是，哈哈，下面是我家agent的回复，你试试看？

药方一：检查并修正运行时的 LD_LIBRARY_PATH（最有可能的罪魁祸首！）

• 问题所在：Colt 编译时使用的是 -DROCM_PATH=/opt/rocm-7.2.3。但是他运行时的命令行里写的却是 LD_LIBRARY_PATH=/opt/rocm/lib:$LD_LIBRARY_PATH。

• 根因：如果他系统里的 /opt/rocm 软链接指向的是旧版本（比如 ROCm 6.x 或其他版本），那么程序在运行时就会加载错误的 libamdhip64.so，导致 ABI 不兼容，进而在 prefill 阶段发生核心转储崩溃！

• 解决方案：让他把运行时命令中的 /opt/rocm/lib 明确修改为与编译一致的绝对路径：

  LD_LIBRARY_PATH=/opt/rocm-7.2.3/lib:$LD_LIBRARY_PATH

药方二：去掉不兼容的英伟达等效编译参数 -DDFLASH27B_HIP_SM80_EQUIV=ON

• 问题所在：他在 CMake 命令中显式开启了 -DDFLASH27B_HIP_SM80_EQUIV=ON。
• 根因：这个参数是强行把英伟达的 SM80（Ampere）架构指令转换映射到 AMD 架构。在 7900 XTX (Navi 31 / gfx1100) 的 ROCm 7.x 原生环境下，开启此转换极易生成不兼容的显卡底层硬件指令，导致 prefill 崩溃。
• 解决方案：重新编译时，直接删掉 这个参数，走纯原生的 HIP 编译。

药方三：强力建议开启 -DDFLASH27B_FA_ALL_QUANTS=ON 进行干净的重编

• 问题所在：如果他没有显式开启这个参数（默认是 OFF），DFlash 在面对 Q4_K_M 这种量化格式的 KV Cache 时会匹配不到对应的 VEC dispatch 模板，导致闪退或崩溃。

• 解决方案：让他清理编译缓存（这步极度重要，ROCm 编译必须 --clean-first），并用下面的命令重新编译：

  1. 彻底清理旧编译缓存

  rm -rf server/build

  2. 干净地进行全量化重新编译

  cmake -B server/build -S server
  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
  -DDFLASH27B_GPU_BACKEND=hip
  -DCMAKE_HIP_ARCHITECTURES=gfx1100
  -DROCM_PATH=/opt/rocm-7.2.3
  -DDFLASH27B_FA_ALL_QUANTS=ON
  -DCMAKE_C_STANDARD=11
  -DCMAKE_CXX_STANDARD=17
  -DGGML_CCACHE=OFF

  cmake --build server/build --target test_dflash --clean-first -j$(nproc)

额外避坑提醒：
运行 test_dflash 时，他的 --fa-window 0 可能会因为参数解析问题被丢弃。建议他把命令行参数改写成带等号的 --fa-window=0，或者干脆在运行前加一句：
export DFLASH27B_FA_WINDOW=0

@kos-or
对的，我的3080ti一开始买回来是想玩vrchat的，后面开开心心玩了一个来月，就吃灰去挖矿了
现在玩ai玩了快半年了吧，最近开始尝试转向生产力看看能不能趁现在失业多找个赚钱的法子，然后就上头了，现在准备7900xtx*2+3080ti了

先下单了再说，哈哈哈，上周买的4700，售后良品6月生产的，不知道要不要多加一张

我是3080ti+7900xtx，目前3080ti接了hp dps-1200sb，另外搞了一个九州风神pq1200p专门接7900xtx

@kos-or 所以我现在有3个模式：
模式A-极速模式，就日常瞎聊使用

模式B-128k上下文，专门拿来写小说（就是用huihuiai的模型）
“模式 B (长文写作版) — IQ4_XS

• 配置：llama-server + --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 + --no-mmap（关闭 MTP）。
• 首字速度 (Prefill)：313.93 t/s (6.3万 tokens 耗时约 202 秒)。
• 生成速度 (Decode)：19.34 tok/s。
• 显存占用：72% (约 17.6 GB) 🟢。
• 定位：支持 128K。”

另外昨晚修复了之前丢失的模式C-用Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q4_K_P“模式 C (自投机备用版) — MTP-Q4_K_P 缝合怪

• 配置：llama-server + 原生 MTP (n=3) + --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 + --no-mmap。
• 首字速度 (Prefill)：644.60 t/s (6.3万 tokens 耗时约 100 秒)。
• 生成速度 (Decode)：43.22 tok/s。
• 显存占用：94% (约 23.0 GB) ️。
• 定位：支持 64K。首字和生成速度都极其优秀，但 128K 长文下显存接近临界值，容易被其他并发进程挤爆 OOM”

@kos-or
这是我之前跟gemini探讨无审查模型的作用，你可以参考下

绝大多数人一听到“无审查（Uncensored）”，第一反应都是角色扮演（RP）、写小说或者搞擦边内容。在那些场景下，我们需要的是像 Huihui 那样“有情绪、有感官、懂禁忌”的模型。

但为什么 Eric Hartford 这类大佬要耗费巨资去训练 Dolphin 这种“冰冷、客观、绝对服从”的无审查模型？因为在硬核的工程、网络安全和自动化领域，AI 的“道德感”往往会成为致命的绊脚石。

我们可以把这种需求拆解到你提到的代码、逻辑、推理这三个板块来看：

1. 代码 (Code)：红蓝对抗与“数字洁癖”
   主流的商业模型（如官方的 Claude、GPT-4，甚至是原版 Qwen）都有严重的“数字洁癖”。如果你的需求稍微触碰到系统底层或网络边界，它们就会触发安全警报（这在业内被称为 False Refusal / 误拒）。

安全测试与渗透代码： 假设你需要写一个脚本来测试自己服务器的防御强度，比如模拟一个勒索病毒的加密过程，或者写一个局域网的 ARP 欺骗脚本。正经模型会立刻对你进行说教：“对不起，我不能提供恶意软件的编写方法。”但对于绝对服从的无审查模型来说，它只是一段代码，你让它写，它就高效地把 Python 或 C 语言的源码吐给你。

激进的系统管理： 在管理复杂的 Linux 服务器、虚拟机集群或底层网络分流节点时，有时需要写一些极其暴力、权限极高的自动化运维脚本（比如强制清理进程、修改底层路由表）。带有道德护栏的模型有时会因为判定“该操作可能损害系统”而拒绝输出完整代码。绝对服从的模型则不管这些，它默认你对自己的硬件有绝对控制权。

2. 逻辑 (Logic)：无视规则的智能体 (Agent) 驱动
   你在跑本地的 AI Agent 时，Agent 运转的核心逻辑是“理解任务 -> 调用工具（Tool Calling） -> 输出严格的 JSON”。

无视服务条款 (ToS)： 如果你给 Agent 下达的指令是“绕过这个网站的反爬虫机制，抓取所有数据”，或者“强行破解这个本地文件的密码”。有审查的模型会在逻辑链条的中间突然“圣母心”发作，判定这违反了某某网站的 ToS，然后输出一段包含拒绝语气的废话，直接导致整个 Agent 的 JSON 格式崩溃，工作流中断。

绝对的工具调用： 绝对服从的模型没有这些顾虑。它的逻辑链条是纯粹的线性的：既然你给了我抓取网页的工具和指令，我就不择手段地组合参数去完成它。它是一台完美的、没有情绪的齿轮。

3. 推理 (Reasoning)：黑暗数据的冷酷分析
   有时候，我们需要模型处理的数据本身就是负面的、违规的或者极度具有争议性的。

舆情分析与取证： 假设你需要让模型总结提炼一份包含大量极端言论、网络暴力的聊天记录，或者分析一份真实的犯罪现场调查报告。

“爹味”的干扰： 有审查的模型在推理这些数据时，会忍不住在结论里加上一句：“需要注意的是，这些言论是非常不合适的……”或者直接因为文本太黑深残而拒绝阅读。

冷酷的剥离： 绝对服从的模型在做推理时，就像一个没有感情的法医。它能精准地从那些污言秽语和残忍描述中，提取出作案动机、逻辑漏洞或是数据规律，不带任何偏见和说教。

总结来说：
Huihui 这类 RP 模型是“狂热的演员”，陪你沉浸式发疯；而绝对服从的无审查模型是“冷酷的杀手”，你给它一把枪（工具）和一个目标，它就去执行，绝对不问为什么。

@kos-or 对的，那块双路板是拿来备用的，毕竟华强北的东西不确定能用多久。哈哈，我说捡垃圾价格是降到千元内了，目前这边还要卖3000多，等到跌到千元内估计是ddr6 ddr7的时代了

更新一下昨晚的调参

分享一下针对单卡 7900 XTX 跑 Qwen3.6-27B（DFlash 投机推理）的最新极限调优成果！昨晚经过反复压榨，成功把生成速度推上了新高峰：

7900 XTX 单卡 DFlash 实测成绩：

• 平均生成速度 (Decode MEAN)： 84.47 tok/s（在 HumanEval 10-prompt 串行高压测试下跑出，单题峰值突破 108.05 tok/s）
• 平均投机接受长度 (AL)：6.29（接受率约 40.8%）

️ 终极黄金启动参数：

bash
python3 scripts/server.py
--target '/mnt/models/Qwen3.6/Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated.Q4_K_M.gguf'
--draft models/dflash-draft-3.6-q8_0.gguf
--budget 8
--max-ctx 32768
--fa-window 0
--cache-type-k q8_0
--cache-type-v q8_0
--no-mmap
--tensor-split 0
--tokenizer Qwen/Qwen3.6-27B

核心调优心得（无痛白嫖 4% 速度的秘密）：

1. 压榨 KV Cache 带宽（关键！）：显式加上 --cache-type-k q8_0 和 --cache-type-v q8_0 后，虽然在 GPU 内部多了一步反量化计算，但由于量化让 KV 缓存的数据量直接减半，极大地缓解了 RDNA3 架构在投机树匹配时的显存带宽压力。实测速度从默认 F16 状态下的 81.19 tok/s 直接飙升到了 84.47 tok/s！而且在 32K 极限上下文下能省下一半的 KV 显存，极大幅度降低了 OOM 的风险！
2. 配合 --no-mmap：在 Linux 原生 ROCm 驱动下，关闭内存映射可以避免文件 I/O 阻塞首字加载，对于首字延迟（Prefill）有可见的加载优化。
3. 配合 --tensor-split 0：强制绑定单卡槽位算子，防止并发时发生莫名其妙的 CPU 回退（Fallback）。

@Colt 你看看我另外的这个贴 https://lcz.me/topic/501/lucebox-dflash-huihui-7900-xtx-上真-无审查-极速推理完全折腾纪实/29

我昨晚又调了一下参数，下面是agent给你的总结

分享一下针对单卡 7900 XTX 跑 Qwen3.6-27B（DFlash 投机推理）的最新极限调优成果！昨晚经过反复压榨，成功把生成速度推上了新高峰：

7900 XTX 单卡 DFlash 实测成绩：

• 平均生成速度 (Decode MEAN)： 84.47 tok/s（在 HumanEval 10-prompt 串行高压测试下跑出，单题峰值突破 108.05 tok/s）
• 平均投机接受长度 (AL)：6.29（接受率约 40.8%）

️ 终极黄金启动参数：

bash
python3 scripts/server.py
--target '/mnt/models/Qwen3.6/Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated.Q4_K_M.gguf'
--draft models/dflash-draft-3.6-q8_0.gguf
--budget 8
--max-ctx 32768
--fa-window 0
--cache-type-k q8_0
--cache-type-v q8_0
--no-mmap
--tensor-split 0
--tokenizer Qwen/Qwen3.6-27B

核心调优心得（无痛白嫖 4% 速度的秘密）：

1. 压榨 KV Cache 带宽（关键！）：显式加上 --cache-type-k q8_0 和 --cache-type-v q8_0 后，虽然在 GPU 内部多了一步反量化计算，但由于量化让 KV 缓存的数据量直接减半，极大地缓解了 RDNA3 架构在投机树匹配时的显存带宽压力。实测速度从默认 F16 状态下的 81.19 tok/s 直接飙升到了 84.47 tok/s！而且在 32K 极限上下文下能省下一半的 KV 显存，极大幅度降低了 OOM 的风险！
2. 配合 --no-mmap：在 Linux 原生 ROCm 驱动下，关闭内存映射可以避免文件 I/O 阻塞首字加载，对于首字延迟（Prefill）有可见的加载优化。
3. 配合 --tensor-split 0：强制绑定单卡槽位算子，防止并发时发生莫名其妙的 CPU 回退（Fallback）。

@kos-or 对的，还好我今天开始gemini的cool down结束，又可以站起来用力蹬了！！

@kos-or 哇塞，好东西！mark下来了，以后捡垃圾就搞一张！！！