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hashtag 索性分享我自用的配置,4090 24GB,64GB 内存,双 CPU 相关配置--cpuset-cpus=0-23 --cpuset-mems=0,1 和内存相关配置--cache-ram 49152 ,需要根据实际情况设置,否则不能均匀加载各自 CPU 控制的内存
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iorilu Qwen3.8-27B-Uncensored-Q4_K_S.gguf 这个模型就是逾越
如果用 Q4_K_M 模型,就得去掉--spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 2 --spec-draft-p-min 0.6 ,否则显存不够。
docker run -d --name qwen3.8-27b-coder \
--restart unless-stopped \
--gpus all \
-p 8100:8000 \
-v /home/tab/docs/vllm_model/orcarouter:/model \
--health-cmd="bash -c 'exec 3<>/dev/tcp/localhost/8000 && printf \"GET /health HTTP/1.0\r\n\r\n\" >&3 && head -n1 <&3 | grep -q 200'" \
--health-interval=30s --health-timeout=5s --health-retries=3 --health-start-period=180s \
--cpuset-cpus=0-23 --cpuset-mems=0,1 \
--ulimit memlock=-1 \
ghcr.io/ggml-org/llama.cpp:server-cuda \
-m /model/Qwen3.8-27B-Uncensored-Q4_K_S.gguf \
--alias Qwen-Coder \
--parallel 1 \
--n-gpu-layers 999 \
--flash-attn on \
--split-mode none \
--temp 0.7 --top-k 40 --top-p 0.95 --min-p 0.01 --presence-penalty 0.0 \
--jinja --chat-template-file /model/chat_template.jinja --reasoning-format deepseek \
--no-mmproj-offload --mmproj /model/mmproj-Qwen3.8-27B-Uncensored-f16.gguf --image-min-tokens 1024 --image-max-tokens 4096 \
--reasoning on --reasoning-preserve \
--cache-ram 49152 \
--load-mode mlock \
-t 24 -tb 24 \
--host 0.0.0.0 --port 8000 \
--cors-origins "http://localhost,http://127.0.0.1" \
--metrics \
-fit off \
--ctx-size 204800 \
--n-predict -1 \
--cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 \
--spec-type draft-mtp,ngram-mod \
--spec-draft-n-max 2 --spec-draft-p-min 0.6 \
--spec-ngram-mod-n-match 24 --spec-ngram-mod-n-min 8 --spec-ngram-mod-n-max 32 \
--batch-size 1024 --ubatch-size 256