Галлюцинации: почему LLM «тупеют» от «умных» промтов

Интересно, что доступные скилы в Qwen Code пакуются в некие специальные XML директивы (назначение которых мне неизвестно), и отправляются как сообщение пользователя а не системы (что похоже на баг).

Не стоит менять системный промпт во время инференса. Серверу будет неприятно... (полный пересчёт KV кэша)

MESHCORE – децентрализованная общественная сеть с человеческим лицом

Чем вам WI-FI не угодил то? У каждого смартфон, скорость бешеная, роутера можно использовать как ретрансляторы...

Flipper One — нам нужна ваша помощь

Позиционирование продукта как лаборатория. Приляпать иишку с гермесом и тулом на подобии https://github.com/oliver0804/arduino-cli-mcp.

Qwen3.6 27B MTP весит на +0.3 Гб больше, а даёт ускорение в ~2 раза. С 60 t/s до 130 t/s без потерь. Что такое MTP

Добрый день, делюсь опытом.

Стенд: Ryzen 5 5600 + b550m + 32Gb RAM + RTX3060 12Gb

Среда: Windows 10 (+ wsl2) + Docker + Llama.cpp server cuda

Задача: Hermes-agent + hermes-web-ui

Скорость:

Prompt processing


2154-2592 t/s

Генерация (tg)


49-54 t/s

привожу свой выстраданный docker-compose.yaml :

services:
llama-cpp-server:
image: ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda
container_name: llama-server
restart: unless-stopped
pull_policy: always
ports:
- "8080:8080"
volumes:
- ./models:/models:ro
environment:
- CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
command:
# ===== Модель и проектор =====
- "-m"
- "/models/Gemma-4-E4B-Claude-Abliterated.Q4_K_M/Gemma-4-E4B-Claude-Abliterated.Q4_K_M.gguf"
- "--mmproj"
- "/models/Gemma-4-E4B-Claude-Abliterated.Q4_K_M/gemma-4-E4B-it-mmproj-BF16.gguf"
- "--jinja"
#- "--chat-template"
#- "/models/Gemma-4-E4B-Claude-Abliterated.Q4_K_M/chat_template.jinja"
# ===== Сеть =====
- "--host"
- "0.0.0.0"
- "--port"
- "8080"

# ===== GPU и фиксация в VRAM =====
- "-ngl"
- "999"
- "--no-mmap"

# ===== Контекст и слоты =====
- "-c"
- "98304"
- "-np"
- "2"
- "--kv-unified"
- "--swa-full"

# ===== Потоки CPU =====
- "-t"
- "3"

# ===== Flash Attention =====
- "-fa"
- "on"

# ===== Батчинг =====
- "-b"
- "4096"
- "-ub"
- "1024"

# ===== KV-квантование =====
#- "-ctk"
#- "q8_0"
#- "-ctv"
#- "q8_0"

# ===== Семплирование (Gemma-оптимизированное) =====
- "--temp"
- "1.0"
- "--top-p"
- "0.95"
- "--top-k"
- "64"

# ===== Таймаут =====
- "--timeout"
- "600"

deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
count: 1
capabilities: [gpu]

пользуйтесь.

Локальные LLM в реальной работе: Gemma 4, Qwen 3.6 и Qwen Coder

Попробуй turboquant4. Или связку mtp + turboquant4.