feat: Variet Engine v1.0 + 5-model tuning complete
Phase 01 (LLM Tuning): - Gemma4 26B: 74.65 t/s (fast) - Qwen 35B: 61.62 t/s (balanced) - Gemma4 31B: 16.0 t/s (deep-coder) - Qwen 27B: 16.7 t/s (deep-logic) - Qwen 122B: 8.95 t/s (ultra, GPU 1 only) Phase 02 (API Engine): - FastAPI reverse proxy on port 8000 - /engine/switch hot-swap with 503 protection - config/engine_models.json as single source of truth - Replaced 4 individual .bat files with unified engine File cleanup: - scripts/ 85 files -> 9 + _archive/ - Root .bat files -> _archive/
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Variet-Worker
184
scripts/optimal_configs.py
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184
scripts/optimal_configs.py
Normal file
@@ -0,0 +1,184 @@
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# 🏆 2x RTX 3060 (24GB) 최적 추론 설정 — 실측 확정값
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# ⚠️ [DEPRECATED] ⚠️
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# 이 파일은 참조용으로만 보존됩니다.
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# 현재 시스템의 실제 운영 설정(Single Source of Truth)은 `config/engine_models.json`을 참조하세요.
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# 테스트 일시: 2026-04-06
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# 컨텍스트: 256K (262144)
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# 하드웨어: 2x RTX 3060 12GB (Machine A)
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## 1. Gemma 4 26B-A4B (Q4_K_M) — 74.65 t/s
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# 실측: AVG 74.65 / BEST 75.07 / MIN 74.27 t/s
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# VRAM: ~16.8 GB (여유 충분)
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# 이전 기록: 76.4 t/s (동일 설정)
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# llama-server 실행 커맨드:
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# llama-server --model models\gemma-4-26B-A4B-it-Q4_K_M.gguf \
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# -ngl 999 -c 262144 -np 1 -fa on \
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# --cache-type-k f16 --cache-type-v f16 \
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# -ub 512 -b 2048 -t 6 -tb 6 \
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# --prio 3 --mlock --poll 50 \
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# --port 8000 --host 0.0.0.0
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GEMMA4_CONFIG = {
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"model": "models\\gemma-4-26B-A4B-it-Q4_K_M.gguf",
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"ngl": 999,
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"context": 262144,
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"np": 1,
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"fa": True,
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"cache_type_k": "f16",
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"cache_type_v": "f16",
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"ub": 512,
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"b": 2048,
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"t": 6,
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||||
"tb": 6,
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||||
"prio": 3,
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"mlock": True,
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"poll": 50,
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"measured_avg_tps": 74.65,
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"measured_best_tps": 75.07,
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}
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## 2. Qwen 3.5 35B-A3B (Q4_K_M) — 61.62 t/s
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# 실측: AVG 61.62 / BEST 62.12 / MIN 61.02 t/s
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# VRAM: ~23.0 GB (GPU 0: 12038, GPU 1: 10942 — 거의 한계)
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# 이전 기록: 64.18 t/s (동일 설정, 3회 평균)
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# ⚠️ 비대칭 스플릿 (0.49/0.51 이하) 시 12+ t/s 하락 또는 크래시
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# ⚠️ UD-IQ4_NL 사용 금지 (안정성 문제)
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# llama-server 실행 커맨드:
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# llama-server --model models\Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.gguf \
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# -ngl 999 -c 262144 -np 1 -fa on \
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# --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 \
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# -ub 128 -b 512 -t 6 -tb 6 \
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# --prio 3 --mlock --poll 50 \
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# -ts 0.5,0.5 \
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# --port 8000 --host 0.0.0.0
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QWEN35B_CONFIG = {
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"model": "models\\Qwen3.5-35B-A3B-Q4_K_M.gguf",
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"ngl": 999,
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||||
"context": 262144,
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"np": 1,
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||||
"fa": True,
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||||
"cache_type_k": "q4_0",
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||||
"cache_type_v": "q4_0",
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||||
"ub": 128,
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"b": 512,
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||||
"t": 6,
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||||
"tb": 6,
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||||
"prio": 3,
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||||
"mlock": True,
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"poll": 50,
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||||
"tensor_split": "0.5,0.5",
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"measured_avg_tps": 61.62,
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||||
"measured_best_tps": 62.12,
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}
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## ═══════════════════════════════════════════════════
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## 스플릿 테스트 결과 (Qwen 3.5 35B Q4_K_M)
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# 0.3 / 0.7 → 부팅 실패 ❌
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## ═══════════════════════════════════════════════════
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## 3. Deep Tier - 코딩 및 시스템 설계 전담 (Gemma 4 31B Q4_K_M)
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## ═══════════════════════════════════════════════════
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# 테스트 일시: 2026-04-07
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# 실측: 16.0 t/s (192K 극한 컨텍스트 세팅 시)
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# 용도 [Primary Coder]: 복잡한 Python 코딩, 프레임워크 아키텍처 설계, 알고리즘 최적화, 모의 테스트 케이스 작성 등 "시니어급 엔지니어링 능력이 제약적으로 요구되는 작업" 전담
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# 특징: 24GB VRAM 환경에서 단일 모델 풀 로딩 시 최대 192K 컨텍스트를 지원합니다 (ub=128 세밀 컨트롤 통과).
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# System Prompt 누락에 상대적으로 유연하며 창의적인 문제 해결에 뛰어납니다.
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GEMMA4_31B_DEEP_CONFIG = {
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"model": "models\\gemma-4-31B-it-Q4_K_M.gguf",
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"ngl": 999,
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"context": 196608, # 192K Limit
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||||
"np": 1,
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"fa": True,
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"cache_type_k": "q4_0",
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||||
"cache_type_v": "q4_0",
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"ub": 128,
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"b": 512,
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||||
"t": 6,
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||||
"tb": 6,
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||||
"prio": 3,
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||||
"mlock": True,
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||||
"poll": 50,
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||||
"measured_avg_tps": 16.0,
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"role_assignment": "Primary Coder & Architect",
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}
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## 4. Deep Tier - 복잡한 논리 및 초대형 문서 분석 (Qwen 3.5 27B Q4_K_M)
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# 테스트 일시: 2026-04-07
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# 실측: 16.7 t/s (256K 극한 컨텍스트 세팅 시)
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# 용도 [Logic Analyst]: 모호하거나 제한된 정보 하에서의 침착한 공학적 논증, 수학적 풀이, 256K를 꽉 채우는 방대한 문서 리딩 및 핵심 규칙 추출
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# 특징: 256K 풀 컨텍스트를 안정적으로 지원(ub=512)하여 극단적인 메모리 버퍼를 감당합니다.
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# ⚠️ 주의: API 요청 시 반드시 System Prompt ("You are a...")를 명시해야 응답 거부(Empty Response) 버그를 막을 수 있습니다.
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QWEN35_27B_DEEP_CONFIG = {
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"model": "models\\Qwen3.5-27B-Q4_K_M.gguf",
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"ngl": 999,
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"context": 262144, # 256K Full
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"np": 1,
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"fa": True,
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"cache_type_k": "q4_0",
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"cache_type_v": "q4_0",
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"ub": 512,
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"b": 1024,
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"t": 6,
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"tb": 6,
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"prio": 3,
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||||
"mlock": True,
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"poll": 50,
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"tensor_split": "0.5,0.5",
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"measured_avg_tps": 16.7,
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"role_assignment": "Logic Analyst & Huge Context Reader",
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}
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## ═══════════════════════════════════════════════════
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## 5. Qwen 3.5 122B-A10B MoE (Q4_K_M) — 8.95 t/s
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# 테스트 일시: 2026-04-07
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# 하드웨어 이슈 반경: GPU0이 PCIe 3.0 x4 로 제한되어 듀얼 GPU 사용(split) 시 극심한 병목 발생.
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# 해결책: GPU1(Gen4 x16) 단독 사용 및 Expert를 CPU에 오프로드.
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# 실측: AVG 8.81 / BEST 8.95 t/s
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# VRAM: 단일 GPU에서 6.5GB 유지
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# 용도 [Ultra-Heavy Analyst]: 최대 122B 파라미터의 지식 풀이 필요한 최고 난이도 추론 및 에이전트 워크플로우
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QWEN35_122B_MOE_CONFIG = {
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"model": "models\\Q4_K_M\\Qwen3.5-122B-A10B-Q4_K_M-00001-of-00003.gguf",
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"ngl": 999,
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"n_cpu_moe": 48, # 16 layers expert on GPU, rest on CPU
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"context": 4096, # 물리적 메모리 한계로 컨텍스트 확장 주의
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"np": 1,
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"fa": True,
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"cache_type_k": "q4_0",
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"cache_type_v": "q4_0",
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"ub": 512,
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"b": 2048,
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"t": 8, # CPU 물리 코어 수와 일치
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"tb": 8,
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"prio": 3,
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"poll": 50,
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"main_gpu": 1,
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"split_mode": "none",
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||||
"no_mmap": True,
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||||
"measured_avg_tps": 8.81,
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||||
"measured_best_tps": 8.95,
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"role_assignment": "Ultra-Heavy Reasoning Agent",
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}
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