Qwen3.6-27B bricht Aufgaben mittendrin ab – vLLM-Konfigurationsproblem
Ein Reddit-Nutzer schildert, dass Qwen 3.6 (27B) im Betrieb mit der qwen-code CLI sowie opencode regelmäßig mitten in einer Aufgabe stoppt. Das Setup läuft via vLLM (Nightly-Build) in Docker Compose auf zwei NVIDIA-GPUs (Device IDs 0 und 2) mit Tensor-Parallel-Size 2. Das Modell ist als AutoRound-INT4-Quantisierung geladen und verwendet dFlash-Spekulation mit 5 spekulativen Tokens sowie aktivierten Thinking-Modus (enable_thinking: true). Zusätzlich sind benutzerdefinierte Marlin-Kernel-Patches eingebunden. Das Setup basiert auf dem GitHub-Projekt „club-3090". Die maximale Modellkontextlänge ist auf bis zu 185.000 Tokens konfiguriert, max-num-batched-tokens auf 8.192. Der Reasoning-Parser ist auf qwen3 und der Tool-Call-Parser auf qwen3_coder gesetzt. Ob das Abbrechen an der Quantisierung, dem Spekulations-Decoder, dem max-num-seqs-Limit (2) oder einem anderen Parameter liegt, ist bislang unklar – die Community-Diskussion sucht nach Gegenmaßnahmen.
- Modell: qwen3.6-27b-autoround-int4, betrieben mit vLLM Nightly auf 2× NVIDIA-GPU (PCI-Bus 0 und 2)
- Spekulative Dekodierung via dFlash-Methode mit Modell qwen3.6-27b-dflash und 5 spekulativen Tokens
- Reasoning-Parser: qwen3; Tool-Call-Parser: qwen3_coder; Thinking-Modus aktiviert
- Max-Kontextfenster: 185.000 Tokens; max-num-seqs: 2; max-num-batched-tokens: 8.192
- Setup basiert auf dem Open-Source-Projekt github.com/noonghunna/club-3090
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