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你好，各位LLM爱好者，

我喜欢使用KV缓存（Q4.0）尽可能多地塞入我的Vram中，这样可以让我运行更好的模型量化级别或扩展上下文窗口大小。但是，我不确定质量会下降多少。在我看来，这些好处好得令人难以置信，所以有什么问题吗？

请问你们能分享一下关于质量变化的经验吗？

讨论总结

本次讨论主要围绕使用KV缓存（Q4.0）在不同设备和模型上的性能和质量影响。用户分享了各自的体验，包括质量下降、性能提升、技术优化等方面。讨论中涉及了多种模型和设备，用户们提出了不同的观点和优化建议，如使用特定设置提高运行速度、选择合适的缓存策略等。总体上，虽然存在质量下降的问题，但多数用户认为好处大于损失，特别是在内存节省和模型优化方面。

主要观点

  1. 👍 使用KV缓存可以提高模型量化水平或扩展上下文窗口大小
    • 支持理由：用户分享了通过使用KV缓存在VRAM中尽可能多地存储层，以提高模型量化水平或扩展上下文窗口大小的做法。
    • 反对声音：部分用户注意到质量有所下降，但认为好处大于损失。
  2. 🔥 使用 --no-kv-offload 选项可以显著提高运行速度
    • 正方观点：该选项允许将8B q8模型完全加载到8GB VRAM中，避免部分上传层导致的性能下降。
    • 反方观点：无明显反对声音，多数用户认同此优化措施。
  3. 💡 使用量化KV缓存在某些设备上可能导致速度显著下降
    • 解释：不同设备（如Mac和其他设备）在使用同一模型时可能表现出不同的速度性能。

金句与有趣评论

  1. “😂 velitsolvo7583：I’ve noticed a slight quality drop but the benefits outweigh the loss for me.”
    • 亮点：简洁地表达了质量下降但好处大于损失的观点。
  2. “🤔 daHaus：Using --no-kv-offload with llama.cpp can greatly increase speed over partially uploading layers and will let you load a 8B q8 model fully into 8GB VRAM.”
    • 亮点：具体的技术优化建议，展示了如何通过特定设置提高运行速度。
  3. “👀 SomeOddCodeGuy：The only time I tried to use quantized KV cache was with Command-R 35b, which has a ridiculously huge KV cache due to lack of GQA.”
    • 亮点：分享了在特定模型上的使用体验，指出了KV缓存的大小问题。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数用户认为使用KV缓存带来的好处大于质量下降的损失。主要分歧点在于不同设备和模型上的性能表现，以及如何通过技术优化来平衡性能和质量。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于不同设备和模型上KV缓存性能优化的讨论。
  • 潜在影响：对模型量化和上下文窗口扩展的技术优化可能会进一步推动相关领域的发展。