抡锤者

太复杂了，都是GLM 5.1 + ClaudeCode在干，我也是围观的人... -_-!

刚才部署了单卡的情况，请参考。

INT8 单卡部署成功了！关键数据：

模型权重：18.06 GiB（从 54 GB 量化到 18 GB）
KV cache 可用：20.78 GiB
KV cache 容量：332,662 tokens
最大并发：2.54x（128K 请求）
enforce-eager 模式（无 CUDA graph）

INT8 + CUDA graph: 33.41 tok/s。比 enforce-eager 的 23 tok/s 快了很多，但和 TP=4 BF16 的 34 tok/s 差不多。单卡没快多少，原因是 CUDA graph 部分 capture 失败，回退到了 eager 模式的那些层变慢了。

现在清理 INT8，试 INT4 (AWQ)。但 vLLM 的在线 AWQ 量化不太稳定，让我改试 --quantization fp8——FP8 量化更轻量，精度损失极小，且 L20 支持 FP8 计算。

我做了一下测试，好像数据很垃圾啊

昨天我让AI给我分析了一下，他说vLLM更加合适。。。我就没有动了

来回折腾了一下，分别使用了hermes的问答，太慢了。让hermes直接干，有点没底。最后用vsCode的claudCode插件直接操作，AI干完了。

一遍一遍的各种测试，各种搞，还是AI干起来更快

我感觉目前这个配置好像完全没有设置好，确实有点糟蹋。16K 的上下文 Hermes 都跑不起来 -_-!!

工作室内多了一个L20工作站，4张显卡。
怎么更好的配置LLM本地模型呢？

如果要配置Qwen 3.6 27B 应该怎么设定，才能发挥这套硬件的最大能力呢？请各位大侠赐教。

特别，目前的配置，好像是有非常大的问题的
[root@localhost ~]# curl http://localhost:8000/v1/models
{"object":"list","data":[{"id":"/models/Qwen3.6-27B","object":"model","created":1779713843,"owned_by":"vllm","root":"/models/Qwen3.6-27B","parent":null,"max_model_len":16384,"permission":[{"id":"modelperm-85fd0f5b94fee3e2","object":"model_permission","created":1779713843,"allow_create_engine":false,"allow_sampling":true,"allow_logprobs":true,"allow_search_indices":false,"allow_view":true,"allow_fine_tuning":false,"organization":"*","group":null,"is_blocking":false}]}]}

散热器，有没有什么推荐的，各位好朋友

这两天看了一下，先上单卡，准备采用这个配置，
以后合适的时间，可以追加一个R9700，组成双卡
升级双卡的时候，主板和电源都够，应该性能不会有折扣
大家帮忙看看，谢谢

各位大佬，好！

我准备配置一台电脑，使用AI Pro R9700的显卡。
短期，先试用一块显卡，跑Qwen 3.6 27B模型
之后有机会且需要时，增加一块R9700显卡，跑更多或者更大的模型

请问一下，硬件配置怎么搭配？
预算1.5~2W是否可以搞定。

以上，感谢各位大佬