ravecn2014

详细日志热数据上限 40 万少了点，另外能不能每天自动截断重新统计日志？

多问问，目前绝大多数的省份都已经执行带押过户，别被中介坑了

@BeforeTooLate 具体也不是很清楚，返修回来的，目前只有 1 台出现过花屏再次返修的，其余的都还在服役中

@lengmou 不是全部冒烟，但有冒烟、烧焦味的至少占了 3 分之一，不过售后确实比较及时，从上门收件到返修回来，一般 4-5 个工作日内解决，有几次是没零件更好了，直接让我申请了退款

这款 23 年帮公司采购的 30 台，当时采购是 1100/台~查了下维修记录，从 24 年 7 月开始至今，陆续黑屏，花屏，闪屏，冒烟了 26 台，还好售后返修及时~

已注册，用户名：mack

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 3090 × 2 (SM86, 24576 MB VRAM each, 936 GB/s)
RAM: 251 GB DDR4
OS: linux amd64

[2/6] Selecting configuration...
Model: Qwen3.6-35B-A3B (moe, 35B total / 3B active)
Quant: ud-q5-k-xl (25.0 GB)
Mode: full_gpu
Accel: Flash Attention + MTP (native) + NVLink + SWA-Full (hybrid arch)

[3/6] Checking files...
Using bundled iso3 binary: llama-server-cuda
Binary: llama-server-cuda [cached]
Model: Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q5_K_XL.gguf [cached]

[4/6] Preflight check...
✓ VRAM sufficient

[5/6] Warmup benchmark...
Probe 1: ctx=256K ... OOM
Probe 2: ctx=128K ... OOM
Probe 3: ctx=64K ... OOM
Probe 4: ctx=32K ... OOM
Probe 5: ctx=16K ... OOM
Probe 6: ctx=8K ... 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 128K 重试...
Waiting for llama-server to be ready (port 11434)...
⚠️ 显存不足，降低上下文至 64K 重试...
Waiting for llama-server to be ready (port 11434)...
Error: failed to start llama-server: 3 次启动均失败，建议选择更小的模型
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

你的主类型
LOVE-R (多情者)

老板大气