一位 Reddit 用户正在寻求有关优化 llama-server 缓存设置的帮助，特别是在运行 Qwen 3.5 122B 等大型模型时。由于上下文长度为 100k 时缓存未命中，他们遇到了显著的处理时间（10-20 分钟）。用户已经配置了几个与缓存相关的参数，包括缓存 RAM 和检查点设置，这些设置已提高了性能。然而，他们仍然遇到检查点遍历时间、用户提示后检查点丢失以及旧检查点消失的问题。他们还在询问使用 K/V 量化进行缓存优化的潜在好处和缺点。 AI
影响 本地 LLM 推理的优化技巧可以提高在云环境外运行模型的用户的性能。
排序理由 用户生成内容，寻求针对特定软件工具的技术帮助。
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