qwen3.6 mtp补丁安装
千万开元的三点六二七 b 大 模型发布以后反响很好，但是二七 b 全参数激活以后，对算力要求也随之升高了。今天就和大家分享在不花一分钱的情况下，如何利用 mtp 将二七 b 的 运行速度提升一倍。 我们先来看一下使用 mtp 的 性能对比，然后再和大家分享详细的 mtp 编码过程。我们先来看一下未使用 mtp 的 二七 b 生成速度， 生成速度约四十五 token 每秒。我们再来看一下使用了 mtp 的 二十七币生成速度， 生成速度约八十四 token 每秒。接下来我们看一下详细的 mtp 翻译过程，我会把文档放到网盘里分享给大家。 首先介绍一下我的软硬件环境，操作系统五半桶二十四点零四，显卡四零九零酷的版本十二点九点零。我们先安装一下编辑工具， 首先我们克隆拉玛点 c p p 的 代码 获取补丁， 合并补丁翻译支持软卡加速的拉玛点 c p p， 现在就翻译完成了， 我这里已经下载好了支持 mtp 的 模型文件，接下来我们我们用它来推理支持 mtp 的 千问三点六二七 b 模型 现在就运行起来了，我们用浏览器 ip 地址加端口号的方式打开页面， 我们输入一个问题回车，我们看到现在的速度已经来到了八十多分每秒了， 我们再来关闭 m t b 试一下速度， 我们看到生成速度又回到了四十多分每秒了。 如果大家正在本地部署千万三点六二七 b， 强烈推荐大家试一试 m p b， 这是开发者给我们提供的免费提升性能的途径。感谢这些开发者的辛勤工作，我会把视频中的命令以及模型地址做成文档放到网盘里共享给大家。
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03:17查看AI文稿AI文稿上一个视频跟大家分享了如何利用 mtp 将铅汞三点六二七 b 的 运行速度提升一倍，很多网友反馈因为显存大小的限制，所以损失了上下纹长度。 今天咱们就利用 mtp 结合 turbo 矿的来实现既要速度又要完整的二六二 a 四四模型上下纹。首先我们先来看一下效果，然后再跟大家分享完整的安装过程。 我们先来看一下不使用 m t p 和 turbo 矿的运行铅汞三点六二七 b 的 速度和显存消耗。在这里我们看到上下文是完整二六二一四四，生成速度大约四十五 t 分 每秒， 显存消耗了大约二十七 g。 我 们再来看一下使用 m t p 加 turbo 矿的运行铅汞三点六二七 g 的 速度和显存消耗。那在这里我们看到上下文是完整二六二一四四，生成速度大约七十五 t 每秒， 显存消耗了大约二十三 g。 最后我们看一下只使用 m t p 不 使用 turbo 矿的运行铅汞二七 g， 因为显存不足直接报错了。 接下来我们一起看一下 m t p 和 turboqant 的 安装过程，介绍一下我的软硬件环境。操作系统是无斑图，显卡是四零九零，酷的是十二点九点零。首先我们安装翻译工具， 然后我们从 big up 克隆项目代码， 接下来我们编一下代码， 现在翻译就成功结束了， 我们执行这条命令来使用翻译好的程序运行千万三点六二七 b， 现在它就成功运行起来了。我们用浏览器以 ip 加端口的形式访问输入一个问题， 这里我们能看到它现在是完整的上下文长度，这里是生成速度。视频中运行时我禁用了模型思考是因为 api 调用时 思考会加大反馈时长，大家可以根据自己的实际情况来决定要不要加 reasoning of 参数感。 感谢这些开源作者辛勤的工作，给了我们一次次免费提升运行效果的选择。正在私有化部署千万三点六二七 b 的 朋友不妨试一试它的效果。今天的分享就到这里了，大家有什么问题可以在评论区给我留言，大家一起友好的交流。
42titan909
02:35查看AI文稿AI文稿我们在使用 m t p 加速千万三点六二十七 b 运行时，可以将生成 token 的 速度从四十 token 每秒提升到八十 token 每秒，速度提升了一倍，但是多默态处理图片的功能却不能用了，如果同时使用就会出现崩溃， 今天咱们就来修复一下这个 bug， 在 提速的同时使多默态也可以正常使用。我们先来看一下效果， 我们首先看一下不使用 mtp 加速时的效果，此时图片处理正常，但是速度比较慢，大概四十五帧每秒。我们再来看一下使用 mtp 加速时的效果，此时处理速度提升了， 但是处理图片时崩溃了。最后我们看一下修复 m t p 后的效果，我们可以看到现在既可以享受 m t p 的 加速，又可以正常使用多模态识图功能了。 首先介绍一下我的软硬件环境，操作系统是无斑图，显卡是四零九零酷的版本。十二点九，我们先来安装一下编辑工具， 接下来我们翻译代码， 现在代码就翻译成功了，我们执行这条命令来运行千万三点六二七 b， 现在它就成功运行起来了，我们可以看到图片可以正常识别了， m t p 也确实在进行加速了， 感谢这些开源作者的辛勤工作，推荐正在本地部署使用千问三点六二七 b 的 朋友去试一试它的效果，如果能满足你的运行场景，那么这就是一次免费的性能提升。 今天的分享就到这里了，大家有什么问题可以在评论区给我留言，大家一起友好的交流。
77titan909
06:39查看AI文稿AI文稿hello， 各位朋友，今天给大家做一期技能的修改，很多朋友都说我只想要某某技能，我想删除某某技能，这个怎么办？首先我们需要下载一款编辑工具， 叫 gm 工具箱，我们可以去百度找一下，如果找不到，网盘里面也有，然后找到你要玩的传奇右键属性，打开文件所在的位置，打开 data， 找到 magic， 点 wz 文件，把它拖动到这个 gm 工具箱里面来， 然后双击就可以打开了。很多朋友说这个里面很多技能对不对？我不知道哪个是火墙，哪个是盾，哪个是冰火雨，我找不到， 我贴心的给你们整理出来了。点击网盘的传奇游戏资料库， 然后随便点一个进来，找到系统这个补丁资源，就可以告诉你每个补丁是在哪个文件里面， 比如这个是所有的怪物，这里是地图之类的，这里我就不给大家细看了，我们主要看这个技能代码这里，然后这里就给你分类出来战士、法师、道士的技能。 比如我们需要改一个小火，就是火墙，我们就找到这个 magic 的 一千六百二十， 我们把这个编号记住，只记住前面就可以一千六百二十，然后点击跳转幺六二零， 点击确定，它就会自动跳转到这个火墙这里来，前面这些它是一个抬手动作，后面的才是我们的火墙，这个是没改的，我们改一个彩色火墙， 在网盘里面随便下载你喜欢的补丁，先把它解压出来，然后打开这个 magic， 点 w z l 也是拖过来， 还是一样的，点击跳转幺六二零，我们就跳转到这个火墙这里来了，然后把它导出来，这个文件路径随便填一个， 其实编号幺六二零，结束，编号一六三五，这里一定要记住这里要填幺六三五，要不然的话他会把后面的全部导出来，然后点击导出， 现在这里就多了一个文件夹，这就是我们导出的火墙。然后找到我们客户端的 magic， 点 w z l， 然后再打开这一个，还是一样的跳转到一千六百二十，这就是火墙，我们现在需要把它替换掉，点击上方的批量导入 文件夹地址，就填写你刚才的这个地址，把它复制，然后粘贴到这里来，这里一定要注意这个导入方式，一定要选择按编号覆盖， 一定一定要选择按编号覆盖，你从尾部添加，或者是按编号插入，他就会报错，然后直接点击确定。 ok， 现在火墙就修改好了，我们进入游戏看下效果， 现在火墙就修改好了，我们再改一个滤顿， 还是一样解压出来，直接替换，因为之前那个我们换完了，打开 dat 文件夹， 把 mac 把它拖过来，拖动过来之后魔法盾多少我们不知道，打开网站找到魔法盾，这里是三千八百八十， ok， 记住三八八零，点击跳转三千八百八十，回车，他就跳转到这个魔法盾这里来了， 我们还是一样的把这个把它导出来，批量导出这个位置，随便写到哪里，其实编号三八八，结束，编号三九零二， 这个结束编号是自己要输入，输入后点击导出， 现在这里已经导出来了，我们打开可以看一下这是滤顿，然后找到我们的客户端， 还是一样点击这个 magic， 点击跳转三千八百八十确定，当然不跳转也可直接可以批量导入。习惯性建议大家还是先跳转复制这个地址 粘贴，点击按编号覆盖起始编号，输入三八八零，结束编号可以忽略不修改。没有四千多的图片他就不会替换，我们就直接默认即可点击确定， ok， 现在魔法盾已经替换好了， 记得游戏一定要大退之后再进，要不然的话就没效果， 现在就改成绿盾了，对吧？ 同理，如果你要改那个强化火墙或者强化流星火影，这些都可以自己去改， 我就不给大家修改了，大家按照我之前的方法修改是一样的，网站地址是在我个人主页。好了，今天教程就到这里了，感谢大家收看，再见！记得点赞关注哦！
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01:29查看AI文稿AI文稿今天介绍一个能大幅度提升 v l l m 推理速度的项目，单卡三千零九十跑 q n 三点六二十七 b 能稳住二幺八 k 的 长上下文。实测下来，文本和代码场景的 t p s。 能维持在五十到六十之间。 最关键的是，以前二十五 k token 的 工具调用避报险存，现在完全解决了。在使用 v l l m 开发版时，执行 genesis 补丁，脚本会发生静默失败， 终端会显示执行成功。但由于代码位置发生了锚点漂移，补丁实际上并没有达到预期的位置，这就导致 to prefill 优化完全没生效。 只要工具输出达到二十五 k， token 显存一定会爆。调优后的表现非常稳。在文本和代码场景下，二幺八 k 的 上下文能跑出五十到六十六的 tps， 视觉场景则是幺九八 k 上下文， tps 在 五十一到六十八之间。 最重要的是，长工具调用的输出现在非常稳定，不在乎因为显存问题崩溃，要注意单卡部署的物理极限。 在处理单提示词时，当上下文达到五十 k 到六十 k 这个区间会出现显存占用，突然跳跃的内存悬崖非常容易 o o m。 如果你的任务在这个区间，建议直接上两张三千零九十开启张量并行来绕过这个限制。修复补丁和完整的附件仓库都已经放出来了，配置参数都在维密里，大家直接抄作业就行，但一定要先看清楚 dlms 的 版本要求，别再踩到那个补丁失效的坑了。
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02:58查看AI文稿AI文稿谷歌真的是深夜放毒，官方教你把 jam 四提升三到四倍。我们先看一看谷歌刚刚发布的这个技术文档，这个技术文档里面呢，它就提到了一种叫 mtp 的 技术，也就是我们前几天刚讲过的 mtp。 呃，谷歌提到 mtp 的 话， 它基本上已经是比较认同这个技术，而且这个技术是非常值得推荐的。呃，我们先看一下它给的一个对比效果， mtp 也就是投机解码，谷歌给出了一个实用的效果，我们可以看到两侧的一个速度差异，基本上能把这个本地大模型的速度提升两到三倍。好，我们先看一下具体的一个配置方法， 比我们想象的简单。这两天我一直在做测试。嗯，把这个 谷歌的这个模型直接在嗯， l m studio 里下载一下，看一看，试一试能不能配置。但是实际上我们可以看到它这个模型吧，就是选择这个下面这个投机接码的草稿模型的时候 是没有办法去兼容的，所以说我们只能用我们自己的方法去用命令行的方式去配置。先点开一下我们的智能体，让它帮我们配置一下，看看有什么样的方法。 在视频的最后，我也把千万三点六二十六 b 这种模型的配置方法。呃，具体方案给大家再演示一遍。呃，因为很多人对这个千万比较感兴趣。 好，我们先翻找一下。呃，我之前配置的一个历史记录，我们可以看到 谷歌非常贴心的给到我们非常成熟的方案。第一个是直接用奥拉玛直接拉取这种支持自投机解码，或者是支持已经配置投机解码的大模型，我们什么都不需要做，直接用奥拉玛运行就行了。但是我们都知道奥拉玛它的速度比较慢，我也不大喜欢，所以说 我们还看一看有没有别的方法。第二个方法就是直接使用刀口镜像啊，这种也不需要我们去手动去配置，然后直接拉取镜像运行就可以了。我也是选择这种方法，然后把这个投机码运行起来的效果还是很不错的啊，跟官方说的一致 啊，基本上这个就没有什么技术门槛了，把这个命令行就这一句话，那你运行一下就可以了。嗯，非常非常的简单，我会把涉及到的一些呃代码命令行直接贴到文本教程里面去。 好，最后我们再补充一下前文三点六的一个 mtp 投机码配置，我们可以看到这两个模型它的搭配起来是速度最佳的，我们测试一下看一看。 嗯，这个生成速度，呃，作为本地大模型来说是非常非常的够用了。其实重点就是把主模型和草稿模型选对配套可抄作业的文案教程已放公众号。
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01:07查看AI文稿AI文稿一分钟教会大家如何学会下载游戏。开始机工作，准备一台电脑，一个游戏机，一根数据线， 将数据线连接到电脑，然后投 c 口连接到游戏机上，在电脑上找到自己想要下载的游戏。游戏在电脑上下载好之后，它会出现这样的内容包， d r c 是 内容本底，是游戏本底。补丁呢，就是一些完善的东西。整合包呢？如果有整合包，我们只需要把整合包放在游戏就行，因为整合包就是 d r c 加本机加补丁。我们对游戏机进行操作，打开相册，找到 d b i 运行 m t p， 找到此电脑，在这里就会显示到 switch 之后，我们把本地里面的文件和 d r c 的 文件和补丁的文件直接拖到 d 五点 s d 这个文件里面有整盒包的情况下，直接全部拖进就行。 在传输过程中，我们的游戏机上也会显示传输所数据什么的，等它传输完成，我们打开游戏进行游玩，如果不能正常游玩的情况下，重新下载安装就可以，可以看到我的世界第二层已经下载完成。
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03:29查看AI文稿AI文稿快乐分享游戏点滴！大家好，我是小宋，本期视频是教大家如何安装碧洛妹妹的补丁，补丁的下载链接会放到视频下方的简介当中， 首先我们就在浏览器对吧？在我的这个拿我的视频举例，随便点一个视频 啊，拿我这个视频举例，下方点赞的这个下面就是简介了，打开更多，里面就会放那个下载链接，类似于这种，然后给他复制了，然后在这个新的这个页面，新的窗口最上面的这个地址处 去给他粘贴，然后就可以回车，他就会跳转到这个页面来，一定要在这最上面才行，不要去搜索框里面。 ok， 那 你下载下来成功之后呢？是这么几个压缩包，你根据你的需求去下载，不用全部下载下来啊，具体我会写在姐姐当中。 然后这个压缩包就鼠标右键这个压缩包打开方式里面就可以选择你的解压软件的名称啊，然后下面也会有你的解压软件的名称，我们直接这样解压到， 如果你解压不了，说明你的解压软件不支持我这个压缩包的格式，你可以去下载几个主流的解压软件，那么补丁的话用的就是这个。打开，打开 总共这十个文件，然后打开 steam， 找到该游戏，鼠标右击游戏名称，移到管理处，点击浏览本地文件， 这就是游戏目录，将这十个补丁的文件全部复制来粘贴 替换，正常情况下你们是不需要替换的，因为这是额外内容，我这是之前打过，所以有些文件需要替换， 全部替换完成之后呢，就可以开始游戏，正式开始你的游戏内容了，如果要下载这个声乐的特点，就给它解压，打开，然后里面这个文件的话，你需要在查看这里， 然后显示这里，把文件扩展名给它勾选了， 如果你不勾选它，后面就没有那个文件扩展名，你要把它勾选了，后面就有这个 拓展名。像我这个就是 t x t， 它就是记事本的格式，这样的话你就可以重命名，把这个格式改成 vip 四，你就可以解压他了。解压完以后呢，里面就是你们要的东西了，我这里只是教一下。好的，那我们下期视频再见。拜拜。
52生存小宋
04:28查看AI文稿AI文稿q 问，三点六减三十五 b 的 优化方案现在已经非常成熟了，本视频会介绍三条优化路线，四 bit 量化版、 d flash 推理加速版以及 cloud ops 蒸馏版，它们分别对应了解决显存速度和推理能力这三个核心问题。 第一个版本是 san 卡维发布的 awq 四比特量化版，它支持 vl lm 零点一九，直接部署在两张四千零六十显卡的配置下，实测推理速度能达到八十三 tokens 每秒，非常适合想快速尝鲜或者显存有限的用户。 第二个是 quantum 团队出的 awq 版本，模型大小在二十四 gb 左右，这个版本支持 mtp 多头肯预测，能进一步提升推理效率， 部署时直接用 v l l m 即可。命令里要配置好推理解析器和预测解码参数。特别提醒一下，如果你打算用 t p 等于八的配置，一定要加上 enable expert parallel 参数，不然专家参数分片不均匀会出问题。 第三个是 redhead ai 团队推出的 nvfp 四版本，它们利用 lm compressor 工具，把权重和激活都量化到了 fp 四格式。初步评测结果很有意思， 在 g s m 八 k 测试中，这个量化版的准确率是百分之九十六点二八，比原版的百分之九十五点六二还要高一点，恢复率超过了百分之一百。如果你追求极致的压缩比，同时又不想损失精度，这个版本非常值得尝试。 接下来看第二路 d flash 推理加速版，它的核心逻辑是把逐个预测变成了块儿，并行生成传统的 e a g l e 三草稿模型是自回归的， 一次只能预测一个 token， 但 d flash 换了思路，他用一个轻量级的扩散模型，一次就能并行生成一整个 block 的 token。 为了让这个小模型能跟上大模型的节奏， d flash 会从目标大模型的隐藏特征里提取上下文信息，直接注入到草稿模型的每一层 k v k 中。 这样即使草稿模型规模很小，也能直接借用大模型的推力能力，从而实现五到六倍的无损加速。实测数据非常惊人， 以 zlab 团队的 q n 三点六减三十五 b a 三 b d flash 为例，在 max 五零零数据集上，它平均每次能接受七点二个 token， 对 比传统的 e a g l 一 三，只能实现二倍左右的加速。 e flash 在 g s m 八 k 和 m a t h 五零零上的加速比直接拉到了五到六倍， 而且这种加速是完全无损的，输出结果跟原版一模一样。步数非常简单， v l m 和 s g l 都已经支持了。 如果你用 v l l m， 需要在 speculative complex 参数里指定 defatch 方法和草稿模型路径。如果你用 s g l n， 则需要指定 speculative algorithm 为 d f l a h。 需要留意的是，目前的草稿模型还在训练阶段，随着训练步数的增加，它的性能表现还会进一步提升。 第三路是 cloud opus 蒸馏版，它的核心思路是利用 lo r a 技术，专门针对 attention 模块进行有监督微调， 通过这种方式把 clodopus 风格的结构化推理能力注入到 qn 三点六的 agent coding 底座中，最后再把微调后的权重合并回完整模型。 为了保证推理质量，训练用了大约一点四万条精选的链式推理数据。这些数据主要来自三个渠道，包括三千九百条经过过滤的 clodopus 非理轨迹、 七百条精选的库安推理样本，以及九千六百多条来自技术社区的 pro opus 推理视力在初步评测中效果非常明显。在 m m l u pro 的 七十提字级测试中，模型从贝斯版的百分之四十二点八六直接提升到了百分之七十五点七一，增幅达到了三十二点八五个百分点， 这说明高质量的推理数据确实能让模型的结构化推理能力变强。最后总结一下，选择逻辑， 如果显存有限，选量化版来解决跑得起的问题。如果追求推理速度，选 d flash 加速版来解决跑得快的问题。如果需要更强的逻辑分析能力，就选 cloud opus 蒸馏版来解决跑得好的问题。紧接，玩家甚至可以尝试量化和 d flash 的 组合方案。 最后提醒三点，首先，目前的评测数据普遍不够充分，很多结论是基于小规模测试得出的，需要等待更严格的 benchmark。 其次， d flash 的 草稿模型还在训练中，性能还有提升空间。最后， q n 三点六 base 模型本身非常新，实际使用中的表现还需要时间来检验。
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