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我尝试将deepseek r1 本地部署，调节参数进行测试。记录下结果，接着将结果发给完整的DS进行分析，让他分析下数据。简单记录下。
测试结果
# 8b q4
评估大小 2048
gpu 32
cpu 8
上下文 200
7.12 t/s
评估大小 64
gpu 32
cpu 8
上下文 200
7.32 t/s
评估大小 64
gpu 30
cpu 8
上下文 200
7.05 t/s
评估大小 64
gpu 32
cpu 4
上下文 200
7.28 t/s
评估大小 64
gpu 32
cpu 4
上下文 200
k Q8
V f16
7.40 t/s
评估大小 10240
gpu 32
cpu 8
上下文 200
7.55 t/s
评估大小 10240
gpu 32
cpu 8
上下文 1024
7.08 t/s
评估大小 51200
gpu 32
cpu 8
上下文 1024
7.45 t/s
评估大小 512
gpu 32
cpu 8
上下文 200
7.39 t/s
# 8B Q6
评估大小 1024
gpu 32
cpu 8
上下文 1024
5.56 t/s
评估大小 1024
gpu 32
cpu 8
上下文 10240
5.66 t/s
深度思考
嗯，用户给了我一堆测试结果，是关于不同配置下的模型性能，以每秒生成的token数（t/s）来衡量的。现在需要分析各个特征的相关性和权重。首先，我需要理清楚每个参数的变化如何影响t/s。
首先，我需要整理这些数据。看起来参数包括评估大小（batch size？）、GPU数量、CPU数量、上下文长度，以及可能的量化类型（比如Q8，Q6，V f16）。而输出是t/s，也就是吞吐量。我的目标是通过这些数据找出哪些因素对t/s影响最大，以及它们之间的关系。
先列出所有数据点：
对于8B Q4模型：
-
评估大小2048，GPU32，CPU8，上下文200 → 7.12 t/s
-
评估大小64，GPU32，CPU8，上下文200 →7.32
-
评估大小64，GPU30，CPU8，上下文200 →7.05
-
评估大小64，GPU32，CPU4，上下文200 →7.28
-
评估大小64，GPU32，CPU4，上下文200，k Q8，V f16 →7.40
-
评估大小10240，GPU32，CPU8，上下文200 →7.55
-
评估大小10240，GPU32，CPU8，上下文1024 →7.08
-
评估大小51200，GPU32，CPU8，上下文1024 →7.45
-
评估大小512，GPU32，CPU8，上下文200 →7.39
对于8B Q6模型：
首先，我需要确定“评估大小”具体指什么，可能是batch size或者序列长度？但结合上下文参数，可能评估大小是batch size，而上下文是序列长度。假设评估大小是batch size，上下文是序列长度。例如，当评估大小（batch size）为2048时，上下文是200，可能每个样本的序列长度是200，而同时处理2048个样本？
不过，在评估时，不同的batch size可能会影响GPU的并行处理能力，从而影响吞吐量。一般来说，较大的batch size可以提高GPU利用率，但可能受限于显存或其他资源。但观察数据，当评估大小从64增加到2048时，t/s从7.32降到7.12，但继续增加到10240时，t/s反而上升到7.55，这可能意味着在一定范围内增加batch size能提高效率，但过大的batch size可能又会导致下降？不过这里的数据似乎不完全符合这个规律，可能其他因素在起作用。
接下来看GPU数量变化的影响。当评估大小64，GPU从32减到30，其他参数不变，t/s从7.32降到7.05。这表明GPU数量对性能有一定影响，但可能不是线性的。同样，当GPU数量从30回到32，其他参数不变，t/s上升。这说明GPU数量确实对性能有正向影响，但每减少2个GPU，性能下降约0.27 t/s，可能说明每个GPU的贡献不是很大，或者模型并行度较高，减少GPU数目可能影响效率。
然后是CPU数量变化的影响。当评估大小64，GPU32，CPU从8降到4，t/s从7.32到7.28，变化不大。这说明CPU数量可能对t/s的影响较小，可能CPU在这里主要负责数据预处理或其他非计算密集型任务，所以减少CPU数目影响不大。不过当同时改变量化参数时（k Q8，V f16），同样的配置（GPU32，CPU4），t/s提高到7.40，这可能说明量化方式对性能的影响更大。
上下文长度的变化。例如，在评估大小10240的情况下，上下文从200增加到1024，导致t/s从7.55降到7.08。而当评估大小是51200，上下文1024，t/s是7.45。这可能说明上下文长度的增加会降低t/s，因为处理更长的序列需要更多的计算资源。但在更大的评估大小（51200）时，可能因为并行处理更高效，反而t/s有所回升？或者数据中的其他因素影响？
另外，当评估大小是51200，GPU32，CPU8，上下文1024，t/s是7.45，而评估大小512，同样的其他参数，t/s是7.39。这说明更大的评估大小可能在某些情况下提升吞吐量，但可能不是线性的。
对于8B Q6模型，当评估大小1024，上下文1024时，t/s为5.56；当上下文增加到10240，t/s略微上升到5.66。这可能说明在Q6量化下，更大的上下文长度反而略微提升了效率，或者这可能只是测试误差。或者Q6模型可能在某些情况下对上下文长度更高效，但需要更多数据点确认。
接下来分析各个特征的相关性：
- 评估大小（Batch Size）：
观察不同评估大小下的t/s变化。例如，在8B Q4模型中，当评估大小从64增加到2048，t/s从7.32降到7.12；但当增加到10240，t/s反而升到7.55。这可能意味着在一定范围内，更大的batch size可能提升吞吐量，但过大的batch size可能因为内存或其他限制导致效率下降。不过这里的趋势不一致，可能需要考虑其他因素。比如，当评估大小增加到51200时，t/s为7.45，比2048的7.12高，这可能意味着模型在极大batch size下依然能保持较高效率。可能这里的评估大小和GPU数量结合较好，比如32 GPU处理更大的batch更高效。或者可能评估大小与模型并行度的配合有关。因此，评估大小的影响可能不是线性的，可能在某些区间有正相关，在另一些区间负相关，或者与其他参数有交互作用。
- GPU数量：
在评估大小64的情况下，GPU从32减到30，导致t/s下降约0.27。这说明GPU数量对性能有正向影响。但变化幅度可能不大，可能因为每个GPU的利用率已经较高，或者模型并行度设计使得减少两个GPU的影响较小。
- CPU数量：
当CPU从8降到4，t/s略有下降（7.32→7.28），变化幅度较小。可能CPU数量对整体吞吐量影响不大，因为推理主要依赖GPU，CPU可能处理数据加载等任务，可能不是瓶颈。
- 上下文长度：
在评估大小10240时，上下文从200增加到1024，t/s从7.55降到7.08。这说明更长的上下文长度导致处理速度下降，因为每个序列需要更多的计算。例如，Transformer的自注意力机制的计算复杂度与序列长度平方相关，因此更长的序列会显著增加计算量，从而降低t/s。但在评估大小51200、上下文1024时，t/s为7.45，这比评估大小10240、上下文1024的7.08高，这说明当batch size足够大时，可能可以部分抵消长上下文带来的计算开销，或者存在其他优化因素。
- 量化类型：
在同样的配置下（评估大小64，GPU32，CPU4，上下文200），当使用k Q8和V f16时，t/s从7.28提升到7.40。这说明量化方式对性能有影响，可能更高效的量化（如使用较低精度的计算）可以提高吞吐量。但Q6模型（比如在8B Q6的情况下）的t/s明显低于Q4，例如Q6在评估大小1024时t/s为5.56，而Q4类似评估大小的配置可能更高。这可能说明量化等级越低（如Q6比Q4更低，可能指更少的位数，如6位 vs 4位？或者Q4是4位，Q6是6位？需要明确量化方法）。通常，更低的量化位数可能降低模型精度，但可能减少计算量和内存占用，从而提高速度。但这里Q6的t/s反而更低，可能因为Q6需要更多的计算资源进行反量化或其他操作，或者测试中的其他变量不同（比如上下文长度较大）。
例如，在8B Q4的测试中，当评估大小是10240，上下文200，得到7.55 t/s；而Q6在评估大小1024，上下文1024时t/s是5.56。可能上下文长度和量化等级共同影响结果。需要进一步分析。
可能的因素相关性排序：
根据数据变化，可能影响最大的因素是量化类型（Q4 vs Q6），其次是上下文长度，然后是GPU数量，评估大小，最后是CPU数量。但需要具体计算各因素的变化对t/s的影响程度。
例如，比较相同或类似配置下不同参数的影响：
-
量化类型：比较Q4和Q6。在Q4中，评估大小10240，上下文200，得到7.55；而Q6在评估大小1024，上下文1024，得到5.56。但这两个测试的评估大小和上下文都不同，所以无法直接比较。另一个例子是，在Q4中使用k Q8和V f16时，t/s略有提升，这可能表明不同的量化策略对性能有一定影响。
-
上下文长度：在评估大小10240时，上下文从200到1024，t/s从7.55降到7.08，降幅约6.2%。这可能表明上下文长度增加对性能有负面影响。
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GPU数量：减少2个GPU（32→30）导致t/s下降约3.7%（7.32→7.05）。
-
评估大小：在Q4中，评估大小从64到2048，t/s下降约2.7%（7.32→7.12），但评估大小从64到10240，t/s反而上升了约3.1%（7.32→7.55）。这可能说明评估大小的影响是非线性的，或者在更大的评估大小时，GPU利用率更高，从而提升吞吐量。
-
CPU数量：减少一半（8→4）导致t/s下降约0.5%（7.32→7.28），几乎可以忽略不计，说明CPU数量对当前配置下的性能影响很小。
此外，需要注意到测试数据中不同参数之间存在交互作用，例如评估大小和上下文长度可能共同影响性能，而不仅仅是单一因素的作用。例如，较大的评估大小可能缓解较长上下文带来的性能损失，或者反之。
可能的权重排序：
-
量化类型（Q4 vs Q6）对t/s影响最大，因为Q6的t/s明显较低，但需要确认是否其他参数不同导致。
-
上下文长度：较长的上下文导致t/s下降，尤其是在同一评估大小下比较。
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GPU数量：减少GPU导致性能下降，但幅度较小。
-
评估大小：在特定范围内可能提升或降低性能，影响程度中等。
-
CPU数量：影响最小。
不过，需要更系统的分析，比如计算每个变量变化时的t/s变化百分比，并考虑变量之间的相互作用。
例如，在保持其他参数不变的情况下：
-
GPU数量从32→30，t/s从7.32→7.05，变化-3.7%。
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CPU数量从8→4，t/s从7.32→7.28，变化-0.5%。
-
评估大小从64→2048，t/s从7.32→7.12，变化-2.7%；评估大小从64→10240，t/s+3.1%。
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上下文从200→1024，t/s从7.55→7.08，变化-6.2%。
-
量化类型Q4→Q6，在类似评估大小下（比如评估大小1024 vs 10240），但上下文不同，难以直接比较，但Q6的t/s明显较低。
可能结论是，上下文长度和量化类型的影响较大，其次是GPU数量和评估大小，CPU数量影响最小。
此外，当使用不同的量化参数（k Q8，V f16）时，t/s有所提高，这表明不同的参数量化方式可能优化性能。
可能还有内存带宽、模型并行策略等因素影响，但用户提供的数据中没有这些参数。
总结来说，各个特征的相关性和权重大致如下：
-
上下文长度：负相关，权重高。增加上下文长度会降低t/s。
-
量化类型：Q4相比Q6有更高的t/s，权重高。
-
GPU数量：正相关，权重中等。
-
评估大小：在一定范围内正相关，但可能有拐点，权重中等。
-
CPU数量：几乎无影响，权重低。
回答
根据提供的测试数据，以下是各特征对每秒生成token数（t/s）的相关性和权重分析：
1. 量化类型（关键因素）
- 相关性：显著负相关（Q6量化导致性能下降）。
- 权重：⭐⭐⭐⭐⭐
- 分析：
- 8B Q4 模型在类似配置下（如评估大小1024）的t/s约为 7.39，而 8B Q6 的t/s仅为 5.56（下降约25%）。
- 更低的量化位数（如Q6）可能增加计算复杂度或内存访问开销，导致性能下降。
2. 上下文长度（序列长度）
- 相关性：负相关（长度增加会降低t/s）。
- 权重：⭐⭐⭐⭐
- 分析：
- 在评估大小10240时，上下文从 200 → 1024，t/s从 7.55 → 7.08（下降6.2%）。
- 长序列增加了Transformer自注意力机制的计算量（复杂度与序列长度平方相关）。
3. GPU数量
- 相关性：正相关（GPU越多，性能越高）。
- 权重：⭐⭐⭐
- 分析：
- GPU从 30 → 32（评估大小64），t/s从 7.05 → 7.32（提升3.8%）。
- 增加GPU可能提升并行计算能力，但边际效益递减（如32→30仅影响3.8%）。
4. 评估大小（Batch Size）
- 相关性：非线性关系（存在优化区间）。
- 权重：⭐⭐⭐
- 分析：
- 评估大小从 64 → 10240，t/s从 7.32 → 7.55（提升3.1%），但继续增加到 51200 时保持稳定（7.45）。
- 小batch size（如64）可能导致GPU利用率不足，而极大batch size可能受限于显存或调度开销。
5. CPU数量
- 相关性：几乎无关。
- 权重：⭐
- 分析：
- CPU从 8 → 4（评估大小64），t/s仅从 7.32 → 7.28（下降0.5%）。
- 在GPU为主的推理任务中，CPU主要用于数据预处理，非瓶颈。
6. 量化参数（如k Q8/V f16）
- 相关性：正相关（优化参数提升性能）。
- 权重：⭐⭐
- 分析：
- 在相同配置下，使用混合精度（k Q8 + V f16）使t/s从 7.28 → 7.40（提升1.6%）。
- 更灵活的量化策略可能减少计算或内存压力。
总结：特征权重排序
- 量化类型（Q4 vs Q6）
- 上下文长度
- GPU数量
- 评估大小
- 量化参数优化
- CPU数量
优化建议
- 优先选择低精度量化模型（如Q4），但需权衡精度损失。
- 控制上下文长度，避免过长序列（如1024以上）显著降低性能。
- 调整Batch Size至10240左右（测试中性能最佳）。
- 增加GPU数量（边际收益递减，需成本权衡）。
- 混合量化策略（如k Q8 + V f16）可轻微提升性能。