显卡 双风扇3070显卡*1个 2500左右 小配件:浪潮服务器显卡电源线一条30元 m.2转接pcie扩展卡一个10元 USB网卡可选 --cpu_infer 18 超线程关闭情况下4.4 tokens/s 内存参考插法:
其它尝试 为了测出来最大性能,我尝试过加大 --cpu_infer 参数到 65、129,尝试过切换 optimize_rules 到 DeepSeek-V3-Chat-multi-gpu-4.yaml 或者 DeepSeek-V3-Chat-multi-gpu-8.yaml,实测都没有看到性能优化,很多甚至还劣化到 0.8 toks/s。 但是降低 --cpu_infer 参数到 25,没有观察到性能劣化。 观察 ...
意思是将实数值r 映射为量化的整数值q，其中缩放因子S 和零点Z是根据参数的分布统计计算出来的。
Q4_K_M:将权重分为高精度(4bit对称)和低精度(4bit非对称)部分,牺牲部分精度换取体积压缩(FP32 → 1/8)1。 Q5_K_M:动态调整量化范围,对高频参数使用更高精度,适合平衡型任务4。 Q6_K:全对称量化减少计算误差,适合需要稳定输出的场景6。 Q8_0:保留FP16缩放因子,几乎无损还原原模型能力,适合精度敏感任务1...
在llama.cpp中，Q8_0、Q6_K_M和Q4_K_M分别代表了不同比特位数的定点量化技术。Q8_0代表8比特的定点量化，其中小数部分不保留任何位数，这意味着数据将被量化为0至255之间的整数。而Q6_K_M和Q4_K_M则分别表示6比特和4比特的定点量化方法。在这两种量化方式中，K代表整数部分的位数，M代表小数部分的位数。
(kt-bear) amd$ modelscope download --model deepseek-ai/DeepSeek-R1 --exclude '*.safetensors' --local_dir /home/DS/r1 6.模型运行 W7900有48GB显存,按照官方ROCm支持文档链接的指示,完成对目标yaml文件的修改替换: ktransformers/optimize/optimize_rules/DeepSeek-V3-Chat.yaml ...
DeepSeek's first-generation of reasoning models with comparable performance to OpenAI-o1, including six dense models distilled from DeepSeek-R1 based on Llama and Qwen. 1.5b 7b 8b 14b 32b 70b 671b 34.3M Pulls Updated 2 months ago
33: quantize.imatrix.chunks_count i32 = 125llama_model_loader: - type f32: 66 tensorsllama_model_loader: - type q4_K: 193 tensorsllama_model_loader: - type q6_K: 33 tensorsprint_info: file format = GGUF V3 (latest)print_info: file type = Q4_K - Mediumprint_info: file size ...
load_tensors: loading model tensors, this can take a while... (mmap = true) load_tensors: offloading 27 repeating layers to GPU load_tensors: offloading output layer to GPU load_tensors: offloaded 28/28 layers to GPU load_tensors: CPU_Mapped model buffer size = 112.50 MiB ...
For optimal performance, we refrain from fine-tuning the model's identity. Thus, inquiries such as "Who are you" or "Who developed you" may yield random responses that are not necessarily accurate. If you enjoy our model, please give it a star on our Hugging Face repo and kindly cite ...