llama.cpp 有一个加速 KV 缓存解码的巧妙技巧

Reddit r/LocalLLaMA 工具
llama.cpp kv-cache inference-speed local-llm open-source performance

摘要

llama.cpp 的 webUI 中有一个设置，它会将生成的 token 重新发送到 KV 缓存，从而显著减少提示处理延迟，提高长生成或工具调用的响应速度，且没有明显的权衡。

我使用 llama-server 作为端点来运行本地模型，并将其连接到 Open-WebUI、Hermes 和 OpenCode。但由于 llama.cpp 的 webUI 一直在更新，我查看了一下它的设置，发现开发者选项下有一个特别的设置。[就是这个设置](https://i.imgur.com/pifZ2V5.png) - 根据描述来判断（我还没看代码），它基本上就是将当前响应生成的所有 token 重新发送到 KV 缓存，而不是等待你再次提示模型开始解码。这当然是一个 hacky 的变通方法，但它确实大大提高了模型在一次对话中生成大量 token 或通过工具调用接收大量信息时的整体响应速度。**要实际启用此功能，你只需要启动 llama-server 并进入 WebUI 启用它，它就会应用于所有发送到 llama-server 的请求，而不仅限于他们的 WebUI**。例如，在 Open-WebUI 中，以前每当 Qwen 读取一个非常大的网页或类似内容时，我都需要等待 5-30 秒（看似不多，但当你的模型在一次对话中抓取多个网页时，时间就累积起来了）进行提示处理。但自从启用这个选项后，几乎是瞬间完成。我还没有注意到任何实际的权衡，我只是觉得这是一个很好的小 PSA 帖子。对于那些好奇的人，我运行的是 Qwen3.6-35B-A3B @ MXFP4，完全卸载到单个 RX 7900 XTX 上，目前没有 MTP，大约获得 ~100tps，因为 MTP 尚不兼容视觉编码器。我想这对于那些使用新 MTP 补丁的人来说会更好，尤其是引入了 MTP for PP 的那个补丁。我之前不知道这个功能存在，所以希望这能帮到别人！就像我说的，它很 hacky，但确实有效！
查看原文

相似文章

KV Packet: 免重计算的上下文无关KV缓存用于大语言模型

Hugging Face Daily Papers

KV Packet 提出了一种免重计算的缓存复用框架，用于大语言模型。该框架使用可训练的软标记适配器来弥合上下文不连续性，消除了开销，同时在 Llama-3.1 和 Qwen2.5 上的性能与完全重计算基线相当。

动态KV缓存量化与按需加载mmproj/MTP：我的llama.cpp愿望清单

Reddit r/LocalLLaMA

一位开发者已为llama.cpp实现了一个概念验证的PR，通过HTTP端点添加了动态KV缓存量化功能，允许用户按需重新量化其KV缓存，而无需完全重新加载模型。该帖子还概述了一个愿望清单，包括按需加载mmproj/MTP交换以及用于上下文优化的自动--fit标志。