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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好奇,万千佬友们心目中最值得看的电影都是什么,如果不介意方便把他们记录下来,我会收藏的 25 个帖子 - 20 位参与者 阅读完整话题
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codex不显示输出内容,但是在历史记录中可以正常使用是什么问题 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
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TB上弄了一个apple store 付款的Claude pro,为此换了一个纯净度几乎100的家宽梯子,心里十分忐忑,大老板给实验室每个人关于AI的支出报销额度是100,我已超出,不想亏太多,看能活多久,做一个记录。 9 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
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VPS 选用的是这位大佬的配置 Rabisu小鸡年付9.9刀乐(1核1内存,理论不限流量),不含Aff(始皇:主帖里就把内容写全。不然佬友们看着含含糊糊,不知道你是要分享还是推广) - 开发调优 - LINUX DO 选择的是美国洛杉矶,使用工商万事达卡支付 费用是 10.49刀
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我遇到的问题是: config.toml 里明明已经写了 GPT-5.5 的 1M 上下文,但 Codex Desktop 新开线程或重启后,界面又显示回 258K。 最后排查发现,不是 config.toml 写错,而是 Codex Desktop 会读取本地模型缓存。缓存里的
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