Receta de Ajuste de Inferencia Local Qwen3.8-Flash-Next
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Receta de Ajuste de Inferencia Local Qwen3.8-Flash-Next Una receta técnica para optimizar Qwen3.8-Flash-Next en dos RTX 3090 con llama.cpp, cubriendo cuantización, caché KV, descarga de MoE, procesamiento por lotes y ajustes de NUMA.
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Configuración local de Qwen3.8-Flash-Next con RTX 3090 x2 (48GB VRAM) + 128GB de RAM del sistema:
1. Cuantización: Elija Q4_K_XL o UD-IQ1_S dependiendo de la compensación entre memoria y calidad.
2. Caché KV: Use q8_0 KV para un equilibrio de memoria y rendimiento de decodificación en contextos más grandes.
3. Capas MoE: Use --n-cpu-moe y --moe-stream para descargar la carga de trabajo MoE a la RAM del sistema.
4. División de capas: Deje varios GB de margen de VRAM para evitar fallos de página durante la inferencia.
5. Procesamiento por lotes: Establezca --batch-size y --ubatch-size a 2048-4096 para el rendimiento de pre-llenado.
6. NUMA: Vincule la carga de trabajo correctamente para reducir el tráfico de memoria CPU-GPU.
7. Entorno: Prefiera Linux o WSL2 para obtener el mejor rendimiento.
Esperado: 300-600 tok/s de pre-llenado, 40-50 tok/s de decodificación.
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Referencias
- Categoría: Prompts de coding
- Fuente: https://x.com/Oluwaphilemon1/status/2100204861979574381
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