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嗨，大家好。我知道有很多关于4090（显卡）的问题，但我一直在努力使用oobabooga文本生成webui来设置Qwen 2.5。使用32b模型时，即使采用4位量化，响应速度也极慢。有人愿意分享他们性能最佳的配置吗？谢谢。

讨论总结

原帖主在使用oobabooga text - generation webui设置qwen2.5的32b模型时，即使4位量化响应也极慢，寻求最佳配置。评论者们从自己的经验出发，分享了在不同硬件（如4090、2x3090、M4 Max等）上的配置情况、速度表现，给出了如使用特定软件、设置量化参数、调整上下文长度等各种技术建议，整体讨论氛围积极，大家专注于技术交流。

主要观点

  1. 👍 在4090工作站上使用特定配置加载qwen2.5 - coder - 32b - instruct q4_k_m
    • 支持理由：评论者TrashPandaSavior分享自己的配置并表示对简单编程问题有一定速度表现。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 2x3090显卡在特定设置下的运行速度
    • 正方观点：Hungry_Instance9764分享了具体的模型配置以及运行速度情况。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 检查上下文长度可能解决qwen2.5设置缓慢问题
    • 解释：KL_GPU认为GPU应能支持约20k token，原帖主可能需要检查上下文长度，webui使用python - llamacpp可能无法达到最佳性能。
  4. 💡 推荐使用llama.cpp或lmstudio并在GPU上设置36层
    • 解释：评论者认为这样与gguf q8配合使用能解决原帖主的问题。
  5. 💡 应使用exl2量化
    • 解释：infiniteContrast指出对于24GB显存单卡，使用4.5bpw - exl2量化，4位缓存能容纳较多上下文。

金句与有趣评论

  1. “😂 On my workstation with a 4090, I use LM Studio to load qwen2.5 - coder - 32b - instruct q4_k_m.”
    • 亮点：TrashPandaSavior直接分享自己的4090配置情况。
  2. “🤔 2x3090, 32b coder exl2 6.5 quant with 1.5b q8 32k as draft model using this backend https://test.pypi.org/project/gallama/ I get 40 - 45 t/s.”
    • 亮点：Hungry_Instance9764详细介绍了2x3090显卡的配置及运行速度。
  3. “👀 Check context length, your gpu should be able to support up to ~20k token; also your webui use python - llamacpp that in my testing with a tesla p40 delivers 2/3 of the possible performance”
    • 亮点：KL_GPU为原帖主提供了排查问题的方向。
  4. “😎 Use llama.cpp (or lmstudio) with 36 layers on GPU.”
    • 亮点：这是一个解决原帖主问题的具体技术建议。
  5. “💪 you must use the exl2 quant.”
    • 亮点：infiniteContrast明确指出了量化方式。

情感分析

总体情感倾向积极，大家都在积极分享自己的经验、配置和建议，以帮助原帖主解决在4090上设置qwen2.5的问题。主要分歧点较少，可能是因为这个话题比较技术向，大家更多是基于自己的技术经验分享内容，较少涉及争议性话题。

趋势与预测

  • 新兴话题：无明显新兴话题，主要围绕qwen2.5在4090上的配置优化。
  • 潜在影响：对于其他在qwen2.5配置上遇到问题的用户有借鉴意义，可能会促使更多人分享自己的配置经验，优化qwen2.5在不同硬件上的性能。

详细内容：

标题：探索 4090 下的 Qwen 2.5 最佳设置

在 Reddit 上，一篇题为“Can anyone share their qwen 2.5 setup for a 4090 please?”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多。

原帖作者表示，在使用 4090 搭配 oobabooga text-generation webui 来设置 qwen2.5 时遇到了困难，使用 32b 模型响应极慢，即使是 4 位量化也如此，希望有人分享表现最佳的配置。

讨论的焦点集中在多种配置方案和性能表现上。有人分享，在其拥有 4090 的工作站上，使用 LM Studio 加载特定模型并进行一系列设置，能获得较好性能。也有人指出 8k 上下文对于 24GB VRAM 和特定量化方式是上限。还有用户分享了使用双 3090 及相关后端的配置，能达到 40 - 45 t/s 的速度，并详细列出了配置文件。

有人提到 gallama 及相关的 UI 能方便加载模型。对于硬件方面，有人讨论了 PCI 的速度问题，认为 x4 就足够，除非使用张量并行。对于图片展示的硬件设备，有人分析其可能与高性能计算或加密货币挖矿有关。

不同用户对于最佳配置和优化方式存在不同观点。有人认为要注意上下文长度，启用 8 位缓存可能是个好主意。有人认为原帖作者可能没有调整 n_ctx 的默认值。也有人争论不同量化方式的优劣。

在这场讨论中，大家的共识在于不断探索和分享最佳的配置方案，以提升 Qwen 2.5 在 4090 上的性能表现。特别有见地的观点如针对特定硬件和需求选择合适的量化方式和上下文长度，为大家提供了丰富的思路。

总之，这场关于 4090 下 Qwen 2.5 配置的讨论充分展现了大家的经验和智慧，为遇到类似问题的人提供了宝贵的参考。