Qwen3.8-Flash-Next Lokales Inferenz-Tuning-Rezept
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Qwen3.8-Flash-Next Lokales Inferenz-Tuning-Rezept Ein technisches Rezept zur Optimierung von Qwen3.8-Flash-Next auf zwei RTX 3090 mit llama.cpp, das Quantisierung, KV-Cache, MoE-Auslagerung, Batching und NUMA-Einstellungen abdeckt.
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Qwen3.8-Flash-Next lokale Einrichtung mit RTX 3090 x2 (48GB VRAM) + 128GB System-RAM:
1. Quantisierung: Wählen Sie Q4_K_XL oder UD-IQ1_S, je nach Abwägung zwischen Speicher und Qualität.
2. KV-Cache: Verwenden Sie q8_0 KV für einen ausgewogenen Speicher- und Decode-Durchsatz bei größeren Kontexten.
3. MoE-Schichten: Verwenden Sie --n-cpu-moe und --moe-stream, um die MoE-Arbeitslast auf den System-RAM auszulagern.
4. Schichtaufteilung: Lassen Sie mehrere GB VRAM als Puffer frei, um Seitenfehler während der Inferenz zu vermeiden.
5. Batching: Setzen Sie --batch-size und --ubatch-size auf 2048-4096 für den Prefill-Durchsatz.
6. NUMA: Binden Sie die Arbeitslast richtig, um den CPU-GPU-Speicherverkehr zu reduzieren.
7. Umgebung: Bevorzugen Sie Linux oder WSL2 für die beste Leistung.
Erwartet: 300-600 tok/s Prefill, 40-50 tok/s Decode.
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Referenzen
- Kategorie: coding-Prompts
- Quelle: https://x.com/Oluwaphilemon1/status/2100204861979574381
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