H100*2 本地部署大模型求助

试试 Qwen3.8-Flash-Next ?

qwen3.8 27B 都是大材了吗, 我们自己部署的 qwen3.8 flash next 版本好蠢啊.

后来改用 deepseek-v4.1-flash 了.

这个模型真的能胜任编码工作吗?

@lovelyxiaod 他指的硬件大才小用

@hutoer 跑不起来吧，有推荐的部署方案嘛

@Lekou 用 Strata 部署

@lovelyxiaod strata unsloth iq4_xs ，我简单玩了下，编程还行的。

@hutoer Strata iq4_xs 这种适合折腾不太适合生产吧，之前考虑过 Qwen3.8-Flash-Next-FP8

@Lekou 没有深度用过，我本来就是玩玩的。

我们 4 块 pro 6000D 的卡跑的 qwen3.8 27B 。。。

推荐个网站，之前找过，不确定适不适合你的生产环境
https://llmconfigurator.com/zh/best-models

羡慕 ing... 请问这个 128G H100 96G DDR5 内存大概要多少钱？

羡慕啊，这设备得上百万？

@hanguofu 不到 40

@eben 半百都不用，不到 40

两块 H100 96G （总共 192G 显存）跑单卡 27B 确实太富余了。同在端侧和自托管环境下跑 Agent / RAG 和离线工具（平时做 openmuse-standalone 和 NoNetPlay ，声明我是开发者），结合你的 3 个具体诉求（ Agent 、编码、RAG ），聊聊实操建议：

1. 显存与架构划分建议：
192G 显存非常充裕，建议直接跑两套服务或一套主模型+一套高吞吐辅助服务：
- 方案 A （全量高性能）：直接上 Qwen3.8-72B 或 DeepSeek-V4-Flash 的 BF16 / FP8 官方权重，双卡 TP=2 （ Tensor Parallelism ），不需要上任何极限超低比特量化。H100 对 FP8 / NVFP4 的硬件原生加速非常强劲，decode 速度和 prefill 吞吐极高，而且 192G 显存能在保留完整权重的同时，留出数十 GB 显存开长上下文（ KV Cache ）和高并发。
- 方案 B （混合服务架构）：一张卡用 vLLM 跑 72B 级别的通用主模型（专供复杂编码和 Agent 推理决策），另一张卡跑高吞吐的 Embedding 模型 + 轻量 MoE/Flash 模型（专供 RAG 向量检索初筛和简单清洗分类），互不抢占 KV 缓存，响应稳定性会高很多。

2. 针对你三个核心场景的落地避坑：
- 本地 Agent 调用：最核心的是 Tool-use 和 XML/JSON Schema 输出的稳定性。小模型经常出现格式幻觉或 tool call 参数缺失； 72B 级别在双卡 TP 下无论执行 ReAct 循环还是长链路调度，抗崩能力明显高几个量级。
- 编码工作：千万不要用激进量化（如 IQ3/IQ4 极端压缩版），很容易遇到死循环或补全逻辑漂移。FP8 或 BF16 精度是生产编码底线。
- RAG 问答：RAG 的吞吐瓶颈往往在 Prefill （长文档召回后输入 context 暴增）。H100 跑 vLLM 的 Chunked Prefill 加上双卡并行，处理 32k~64k 的长文档问答延迟几乎无感。

你的硬件条件是真正的生产级配置，直接拉满 72B 级别的 FP8/BF16 原生部署即可，体验会有质的飞跃！