kevan

@KaiWuBOSS 大佬,为什么我下载 0.1.6 版本还是不行啊??????

>kaiwu run Qwen3-30B-A3B-UD-Q3_K_XL.gguf --reset







本地大模型部署器 vv0.1.6 llama.cpp b8864
by llmbbs.ai 本地 AI 技术社区

[1/6] Probing hardware...
GPU: NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti (SM120, 16303 MB VRAM, 896 GB/s)
RAM: 31 GB UNKNOWN
OS: windows amd64
CUDA 13.2 detected known bug with low-bit quantization
If you see garbled output, downgrade driver to CUDA 13.1
Warning: RTX 50 series with CUDA 13.2 detected
Kaiwu will use CUDA 12.4 binary for stability.

[2/6] Selecting configuration...
Model: Qwen3-30B-A3B (moe, 29B total / 2B active)
Quant: Q3_K_M (12.9 GB)
Mode: full_gpu
Accel: Flash Attention

[3/6] Checking files...
Using bundled iso3 binary: llama-server-cuda.exe
Binary: llama-server-cuda.exe [cached]
Model: Qwen3-30B-A3B-UD-Q3_K_XL.gguf [cached]

[4/6] Preflight check...
RTX 50 系首次启动需要 JIT 编译 (~30s)，请稍候...
llama-server 不支持 iso3 ，回退到 q8_0/q4_0
VRAM sufficient

[5/6] Warmup benchmark...
已清除缓存，重新探测
Probe 1: ctx=8K ... OOM
Probe 2: ctx=4K ... OOM
Warmup failed: all ctx probes failed (tried down to 4K)
Using default parameters

[6/6] Starting server...
Waiting for llama-server to be ready (port 11434)...
显存不足，降低上下文至 4K 重试...
Waiting for llama-server to be ready (port 11434)...
Error: failed to start llama-server: 连续 2 次启动失败，即使最小上下文(4K)也无法运行

NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti: 16303 MB VRAM
模型 Qwen3-30B-A3B: ~13189 MB
KV cache (4K, q4_0): ~96 MB
预估总需: ~14309 MB

建议:
1. 选择更小的量化 (Q4_K_M 或 Q2_K)
2. 选择更小的模型

Usage:
kaiwu run <model> [flags]

Flags:
--bench Run benchmark after starting
--ctx-size int 手动指定上下文大小（ 0=自动）
--fast Skip warmup, use cached profile
-h, --help help for run
--llama-server string 使用自定义 llama-server 二进制（完整路径）
--reset 清除缓存，重新 warmup 探测最优参数


C:\Kevan\AI\kaiwu-windows-amd64>

@KaiWuBOSS 本来没什么欲望的，看到你的介绍感觉焕发新生一样，傻瓜式安装，能不能推荐一下具体安装方法，你说的那些太资深

kaiwu.exe run Qwen3-30B-A3B







本地大模型部署器 vv0.1.2 llama.cpp b8864
by llmbbs.ai 本地 AI 技术社区

[1/6] Probing hardware...
GPU: NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti (SM120, 16303 MB VRAM, 0 GB/s)
RAM: 31 GB UNKNOWN
OS: windows amd64

[2/6] Selecting configuration...
Model: Qwen3-30B-A3B (moe, 30B total / 3B active)
Quant: ud-q3-k-xl (14.0 GB)
Mode: full_gpu
Accel: Flash Attention + MTP (native)

[3/6] Checking files...
Using bundled iso3 binary: llama-server-cuda.exe
Binary: llama-server-cuda.exe [cached]
Model: Qwen3-30B-A3B-UD-Q3_K_XL.gguf [cached]

[4/6] Preflight check...
llama-server 不支持 iso3 ，回退到 q8_0/q4_0
VRAM sufficient

[5/6] Warmup benchmark...
Probe 1: ctx=8K ... OOM
Probe 2: ctx=4K ... OOM
Warmup failed: all ctx probes failed (tried down to 4K)
Using default parameters

[6/6] Starting server...
Waiting for llama-server to be ready (port 11434)...
显存不足，降低上下文至 4K 重试...
Waiting for llama-server to be ready (port 11434)...
Error: failed to start llama-server: 连续 2 次启动失败，即使最小上下文(4K)也无法运行

NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti: 16303 MB VRAM
模型 Qwen3-30B-A3B: ~14336 MB
KV cache (4K, q4_0): ~96 MB
预估总需: ~15456 MB

建议:
1. 选择更小的量化 (Q2_K)
2. 选择更小的模型
3. 使用 MoE offload 模型（ experts 放 CPU RAM ）
Usage:
kaiwu run <model> [flags]

Flags:
--bench Run benchmark after starting
--ctx-size int 手动指定上下文大小（ 0=自动）
--fast Skip warmup, use cached profile
-h, --help help for run
--llama-server string 使用自定义 llama-server 二进制（完整路径）
--reset 清除缓存，重新 warmup 探测最优参数

醉了?怎么和介绍的不一样呢?
介绍说 8GB 显存都能跑,我 16G 显存怎么不行啊?

大佬,问一下我 5070TI 16GB + 32GB 内存 用哪个模型比较合适? 想用来跑小龙虾

回来保证被围剿

@mnoputd20adfadf3 我注册了 ID: am95bXVzaWNAMTYzLmNvbQo=

@stark123 请问这个 pdd 上的播放器是啥型号, 我搜不到 谢谢

@baoshu 水垢.

以前花了三四千买了三级 RO 过滤+UV 杀菌,因为有净水壶,拆开一看不忍直视,现在只喝瓶装水桶装水了,+即热解决.