なんJLLM部 避難所 ★9
しかし、80Bとかどういうグラボ使えば動くんやろ…
まさか一般ユーザーでVRAM容量100B超えのグラボを持ってるとか？ 個人で中古B100持ってる人いたな
仕事でa100 4つ使った時は 超喜んでたなー
deepseek-r1とか軒並み大きな奴をロードできたし qwen3-nextはどっかの天才がllamacpp対応今頑張ってるから待つんやで qwen3nextもglmもMoEだから割とどうにでもなっちゃう
denseモデルをメインメモリ展開してたらまあまあキツいんだけど 最近はMoEモデルが増えたせいでGPUもだがメインRAM256GBだの384GB積めるXeonかスリッパが欲しくなる問題。デスクトップRyzenの限界近い192GBでもGLM4.5あたりだとQ3ぐらいまでが限界で >>814
Qwen3-Next-80B-A3BはぶっちゃけコアのA3BさえVRAMに収まってりゃそこそこの速度で動く。上の方でlammacppより先にQwen3-Next対応したfastllmで試したニキいるけどA3Bだけ置いてVRAM8GBも使わずに20tok/s出たって言ってたはず デスクトップRyzenでもDDR5なら64GB×4枚で256GB積めなかったけ？ MoEのおかげでもうそういう時代じゃないのよ
(MoEをメインメモリも使って高速に動かす方法を編み出したのはktransformersが最初やろうけど) 最近Stable DiffusionやってるけどＬＬＭと違って、画像にどんなタグを付けているか予想しながらじゃないといけないのがつらいな
ＬＬＭは言葉でどこまでも詳細にいけるけど、 danbooruのwikiと睨めっこしてる感じかな 例えば、騎乗位にはいろいろ種類があって、名前が詳細についているけど、ほとんどのモデルは騎乗位としかタグ付けされていない。
だからガチャで生成するしかない JNVAスレで聞いてきたらええよ
多分そもそもタグあるだろうし、なかったとして、出すための方法はおそらくもう確立してる
慣れるとすごい楽よdanbooruタグ 因数分解みたいな要領で出せるのも結構あるよね
だいしゅきホールド = hug + leg cross + missionary danbooru語への翻訳をLLMにやらせればいい
danbooru語の辞書はネットに転がってるからRAGで食わせればいい kobold.cppで、overridetensorsを有効にしようとして
koboldcpp\koboldcpp.exe --overridetensors --gpulayers 24
で起動させたら落ちるんだけど、やり方間違ってる？
メモリ64G VRAM12G >>622
DDR5 64GBになると割高過ぎてXeon買った方が良くね？になっちゃうからなあ。 >>631
システムメモリフォールバックなしを優先にしてないよね？
それやって落ちた経験あらあるやり方をAIに聞いた方が早そう >>632
確かにそうだよな
DDR4も2倍近く上がったわ
192GBでGLM4.6の動かんのだっけ？ 