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patdev/k3-a40-bootstrap
k3-a40-bootstrap is a machine learning model from patdev. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. The card lists the license as other.
Un pod RunPod à 0,44 $/h qui sert l'API Anthropic (/v1/messages), au choix avec Qwen3-Coder-30B ou Kimi-Linear-48B, à 575 tok/s en mono-flux sur de l'édition de code — le régime réel d'un agent.
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From the Hugging Face model README
Un pod RunPod à 0,44 $/h qui sert l'API Anthropic (/v1/messages), au choix
avec Qwen3-Coder-30B ou Kimi-Linear-48B, à 575 tok/s en mono-flux sur
de l'édition de code — le régime réel d'un agent.
ANTHROPIC_BASE_URL=https://<podId>-8080.proxy.runpod.net
ANTHROPIC_API_KEY=peu-importe
| Qwen3-Coder-30B | Kimi-Linear-48B | |
|---|---|---|
| édition de code, mono-flux | 575 tok/s | 100 tok/s |
| agrégé, 16 flux | 782 tok/s | 616 tok/s |
| agrégé, 32 flux | 1 166 tok/s | 772 tok/s |
| prefill à froid | 4 485 tok/s | 7 647 tok/s |
| prefill à chaud | 70 568 tok/s | 36 257 tok/s |
| contexte | 262 144 | 1 048 576 (KV 1 505 550) |
| $/1M en mono-flux | 0,21 | 1,22 |
| tool calling | oui (qwen3_coder) | oui (kimi_k2) |
Les deux franchissent 500 tok/s sur une seule A40 : Qwen en mono-flux grâce à la spéculation, Kimi en agrégé dès 16 flux — la spéculation y étant inutilisable puisqu'elle corrompt le code.
Les 575 tok/s dépassent d'un facteur 4,4 le plafond mémoire d'un décodage classique (~130 tok/s mesuré) : c'est la spéculation n-gram qui émet 17,16 tokens en moyenne par lecture des poids, parce qu'en édition de code la sortie est largement prédictible depuis le prompt.
| fichier | rôle |
|---|---|
vllm_bootstrap.sh | déploiement complet, deux modèles, rechargement à chaud sans recréer le pod |
anthropic_proxy.py | pont Anthropic ↔ OpenAI : streaming SSE, appels d'outils, count_tokens |
test_anthropic.sh | 5 contrôles de protocole — c'est eux qui distinguent « ça répond » de « Claude Code fonctionne » |
bench_endpoint.sh | protocole de mesure commun à tous les modèles |
DEPLOY.md | mise en service, réglages, pièges |
RESULTS.md | toutes les mesures, y compris les négatives |
FINDINGS.md | le journal des cinq sessions, avec les hypothèses réfutées |
Les artefacts Kimi-K3 (k3_bootstrap.sh, Kimi-K3-DSpark-BF16.gguf,
fix_dspark_arch.py, les binaires llama.cpp) restent présents ; voir RESULTS.md
pour savoir pourquoi cette piste a été abandonnée sur A40.
fibonacci(n-1(n-1)), alors que l'échantillonnage par rejet
devrait être sans perte. Elle y est désactivée par défaut.--enable-prefix-caching doit être demandé explicitement. Sans le flag,
Kimi-Linear donne 1,04× entre prefill froid et chaud, ce qui ressemble à une
limite d'architecture hybride ; avec, il donne 4,74×. J'ai d'abord conclu à
tort que vLLM ne savait pas cacher au-dessus d'un état récurrent.La spéculation gagne en mono-flux et perd en agrégé — les brouillons consomment le budget de batch. Aucun réglage ne gagne partout :
un seul utilisateur (Claude Code) speculation n=24 -> 575 tok/s, 0,21 $/1M
service multi-utilisateurs speculation OFF -> 1 166 tok/s, 0,105 $/1M
Le défaut du dépôt est la spéculation, la cible étant Claude Code.