[Local LLM] 我做了个工具让 8GB 显卡跑 30B 模型从 3 tok/s 提到 21 tok/s,记录一下技术发现
最近在折腾本地大模型,发现一个核心问题:Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来,但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。 于是做了个工具自动找最优配置,过程中踩了不少坑,记录一
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我用的ccNexus工具,就是一个本地proxy会自动负载可用的上游,然后claude code启动时就会一直切换一会,后面发消息对话是正常的,就启动这一阵 { "env": { "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_T
尝试用ai优化过的calibre translator插件接入,发现翻译速度非常快,而且非常好的遵循提示词,以往会出现行数不一致的情况,deepseek v4 flash都不会有。 可以猛猛瞪了! 之前在网页测试感觉现在ai翻译都大差不差,不过我需要的专有名词保留以及尽量说人话的
glm5有官方technical report,deepseekv4也有英文文档。连接如下 https://arxiv.org/pdf/2602.15763 huggingface.co DeepSeek_V4.pdf 68.21 KB 19 个帖子 - 12 位参与者 阅读完整
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