寻求算力支持 - 帮助优化本地硬件上的Qwen推理速度
摘要
用户已将GitHub仓库重命名为HyperQwen,以专注于优化本地硬件上的Qwen模型推理速度,并正在寻找使用4090和5090 GPU的测试人员,同时支持Windows和Linux。
大家好,我已将 https://github.com/syv-ai/qwen38-27b-rtx3090 重命名为 https://github.com/syv-ai/HyperQwen/,以更专注于Qwen模型和整体的'本地'硬件,而不仅仅是单张显卡和单个模型。我现在寻找的是拥有4090、5090(一张或多张都可以)的人员,同时支持Windows和Linux。Qwen4即将发布,HyperQwen很可能成为获得最大解码和预填充速度的首选之地。因此,如果你有可用硬件帮助测试(我只有一张3090),请与我联系。
相似文章
在 8GB 显存和 32GB 内存上运行 Qwen3.6 35b a3b,~190k 上下文
作者分享了一种高性能的本地推理配置,使用支持 TurboQuant 的修改版 llama.cpp,在硬件受限(8GB 显存、32GB 内存)的情况下运行 Qwen3.6 35B A3B,实现了 ~37-51 tok/sec 的生成速度,并支持 ~190k 上下文。
在单卡5090上本地运行Qwen 3.8 27B的测试
本文展示了在单卡5090 GPU上本地运行Qwen 3.8 27B AI模型的能力,使用Row-Bot生成丰富的动画,展示从语言合成到物理模拟的任务。
试了 Qwen3.6-27B-UD-Q6_K_XL.gguf 配 CloudeCode,真不敢相信居然能用
用户报告称,在 RTX 5090 本地运行 Qwen3-27B-UD-Q6_K_XL.gguf,200K 上下文速度约 50 tok/s,编码表现出乎意料地可用,标志着本地模型质量大幅跃升。
在16GB显存的RTX 4080上运行Qwen3.8-27B的提速指南
本指南说明如何配置llama.cpp的DFlash2推测解码,以在配备16GB显存的RTX 4080 GPU上实现Qwen3.8-27B模型最高1.72倍的推理速度提升。
5090:Windows 或 Linux 用于 Qwen3.8.27b
用户寻求建议,关于在配备 RTX 5090 和 96GB RAM 的专用 AI 机上运行 Qwen3.8.27b 模型的最佳操作系统(Windows 或 Linux)和推理服务器,以获得最佳性能。