Machine learning Interview
30.6K subscribers
1.93K photos
173 videos
13 files
1.35K links
ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно!

Вопросы - @workakkk

РКН: clck.ru/3FmwRz
Download Telegram
Один флаг llama.cpp может резко замедлить обработку промпта – без ошибки и предупреждения.

В обсуждении #28455 описан случай: при включённом Flash Attention выбор `q5_1` для KV-кэша переносил вычисление внимания с GPU на CPU. Модель продолжала работать, но скорость падала.

Причина – отсутствие CUDA-ядер для выбранного формата кэша в стандартной сборке.

В замерах автора на RTX 4080 обработка промпта ускорилась с 38 до 1348 токенов/с после замены q5_1 на q8_0. Это скорость чтения входного запроса, а не генерации ответа.

Для затронутых сборок обходной вариант:


-fa on -ctk q8_0 -ctv q8_0


Ещё один поддерживаемый вариант – одинаковый q4_0 для K и V. Если нужен q5_1, автор предлагает пересборку с:


-DGGML_CUDA_FA_ALL_QUANTS=ON


Если GPU почти простаивает, а CPU загружен – проверьте формат KV-кэша и параметры сборки. Участник команды llama.cpp подтвердил, что проблема известна.

https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/28455
👍6❤4🔥1