16GB VRAM पर Qwen3.8-27B: अनुकूलित इन्फरेंस रेसिपी
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16GB VRAM पर Qwen3.8-27B: अनुकूलित इन्फरेंस रेसिपी 27B मॉडल को 16GB कंज्यूमर GPU पर 100K कॉन्टेक्स्ट के साथ चलाने के लिए एक विस्तृत तकनीकी रेसिपी, जिसमें चयनात्मक क्वांटाइजेशन, KV कैश कम्प्रेशन, और स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग शामिल है।
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मॉडल: Qwen3.8-27B
GPU: RTX 4070 Ti SUPER 16GB
संदर्भ: 100K टोकन
डिकोड गति: 47-50 टोकन/सेकंड
VRAM उपयोग: 15.93GB
वज़न (13.5GB हाइब्रिड GGUF):
- ध्यान (Attention): IQ4_XS
- FFN: IQ3_S
KV कैश (KVarN संपीड़ित):
- K: kvarn5
- V: kvarn4
- सबसे हाल के 1,024 KV टोकन उच्च परिशुद्धता पर
अनुमानित डिकोडिंग: MTP-2
मुख्य परिवर्तन: kvarn5/kvarn5 -> kvarn5/kvarn4 ने ~6% VRAM मुक्त किया, उपयोग योग्य संदर्भ को ~88K से बढ़ाकर 100K टोकन कर दिया।
कार्यान्वयन नोट्स:
- BeeLlama.cpp (llama.cpp फोर्क) का उपयोग करता है, न कि स्टॉक llama.cpp या मानक LM Studio
- समुदाय-रिपोर्टेड प्रदर्शन; वास्तविक परिणाम हार्डवेयर, प्रॉम्प्ट लंबाई, कार्यभार और कॉन्फ़िगरेशन के साथ भिन्न होते हैं।
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