Efe İlhan Yüce 4
Yetkin
Qwen Coder Next değil de Qwen 3.5:35B ya da Gemma 4:31B kullanılırsa bir sıkıntı olmaz.Qwen Coder Next. Ama çok fazla kaynak yemekle beraber çok saçmalıyor. Kendisini bir şekilde geliştirmeye çalışacağım.![]()
Ben de 4 bit var ama çok iyi değil, VRAM sığıyor. Ancak web araması kısmında iyi çalışmıyor.
Kuantizasyonlu modeller ancak çalışabiliyor son kullanıcı kartlarında ve FP16'ya nazaran kalite daha düşük. Flash / Sage attention gibi dikkat mekanizmaları da kullanılabilir VRAM açısından. VRAM mi yetmiyor sizde? KV Cache'i de kuantize edebilirsiniz. Bazıları TurboQuant agresif, ama fazla kalite kaybetmeyen tasarruf odaklı kuantizasyon teknikleri de var.Yerel modeller ile hiç MCP, agent tarzı işlere giremedim. 4060 yetmiyor nedense, ya da optimizasyonlarını bilmiyorum.
Eğer çok ucuz olan tek PCI-e X16 slotlu anakartlar yerine orta hâlli ama iyi PCI-e topolojisine sahip normal ATX veya daha büyük anakartları seçerseniz ekran kartı derdiniz kalmaz, fakat NVLink (eski adıyla SLI) yerine doğrudan PCI-e hatlarını kullanır. Bu da benim anakartımın PCI-e topoloji haritası, mükemmel değil ama iş görecek düzeyde.LM Studio'da yapması kolay ama performanslı değil. Ollama'da da model file dosyası var, oradan parametre ayarları yapılıyor. Dosya çekilip ayar girip tekrar modele atılıyor.
Ollama, yeni güncellemeler ile llama.cpp'ye tam geçiş yaptığı için performans arttı; ancak tensor gibi bölümlü modelleri henüz yüklemiyor. Ancak vision dosyasını kabul ediyor. RTX 4060 gibi kartlarla zor, küçük modeller olur ancak. Ben de RTX 3090 var, yetmediği oluyor.
Bir de uçuk ama güzel bir bilgi de vereyim. Eğer DRAM'li ve PCI-e 5.0 hızında NVMe sürücünüz varsa işiniz kolay. Gerçek anlamda hem de. Biraz yavaş çalışacaktır ama düşük VRAM için bir ganimet değerinde.
GitHub - lyogavin/airllm: AirLLM 70B inference with single 4GB GPU
AirLLM 70B inference with single 4GB GPU. Contribute to lyogavin/airllm development by creating an account on GitHub.