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How to use ml-resources/ninfer-ada-ternary with NInfer:
# No code snippets available yet for this library. # To use this model, check the repository files and the library's documentation. # Want to help? PRs adding snippets are welcome at: # https://github.com/huggingface/huggingface.js
Mirror of shensanshu/ninfer-ada-ternary from ModelScope. All credit to the original authors. Not an official release from them. License unchanged (apache-2.0).
这是一个"离线自足"的部署包:下载解压后按里面的说明走,就能在你自己的机器上把这个 27B 三元模型跑起来 —— 不需要联网、不需要自己编译、不需要去别处找引擎或权重。
包是给"AI agent 或愿意照步骤做的人"用的:里面每一步都有「做什么 → 期望看到什么 → 不对就去哪一页」。
| 项 | 内容 |
|---|---|
| 模型 | Bonsai-2-27B 三元(PQ2 量化,约 6.7 GiB 权重) + DFlash2 投机件(约 9.8 GiB) |
| 引擎 | ninfer 预编译引擎:sm_89(40 系)与 sm_120(50 系)两支,不用你编译 |
| 实测速度 | RTX 4080 SUPER:decode 226 t/s、prefill 2,230 t/s;换 DFlash2 K=7 后 decode 353.8 t/s;RTX 5090 D(志愿者实测)512.9 t/s |
| 显存 | 权重 6.70 GiB、运行时 8.54 GiB ⇒ 16 GB 卡舒服;12 GB 卡有专门的 4-bit KV 启动件 |
| 完整源码树 | src-tree\(可自己重编,用于按你的显卡重编 SM 常量、或打调度补丁拿更高的 prefill) |
| 给 agent 的说明书 | 部署白皮书 / 排错手册 / 调优方案 / 工具包 / 从零复现书 / 声明与链接(00–11 页) |
下载本仓库里的压缩包 ①极速档(PQ2三元).zip(约 18.4 GiB)。
解压到一个"纯 ASCII 路径" 下(这条很重要:路径里不能有中文,例如 D:\fast-pq2)。
解压出来是英文名文件夹 fast-pq2,包里有中文说明 先读我-文件夹名为什么是英文.txt 解释原因。
**打开 00-从这里开始.md**,照它走。想先自检就运行:
powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File .\自检-搬家.ps1
(它会验证包完整、路径能不能跑、清单是否对得上;它红了就别往下走。)
| 口径 | decode | prefill |
|---|---|---|
| 出厂默认(MTP K=3,ctx 262144 / fp8 KV) | 226.0 t/s | 2,230 t/s(4,070 token 冷缓存,TTFT 1.9 s) |
| DFlash2 K=7(16 GB 及以上推荐) | 353.8 t/s(数数字内容) | 同左 |
| 不投机(对照) | 63.7 t/s | 同左 |
吞吐 = 步速 × (1 + K × 接受率),步速是卡的属性、接受率是内容的属性。SHA256(①极速档(PQ2三元).zip) = C0B1EDBAC013F615947549108C81B00496C5 ← 见下方"校验清单"文件
精确值以随包的
SHA256SUMS-DIST.txt为准;包内另有SHA256SUMS.txt逐文件校验(自检-搬家.ps1会自动核对)。
prism-ml/Ternary-Bonsai-2-27B-gguf(见魔搭同名仓库)。
若上游许可另有附加条款,以上游为准。docs\源码导读-我们的改动地图.md。licenses\ 目录含各组件许可文本。ninfer-perplexity.exe(它必须与引擎同批构建;想跑 PPL 数值门请按包内 08-从零复现方案书.md 自编)。