关闭CPU超线程(HT)优化LLaMA推理速度

结论

• 我在 HPE ProLiant DL380 Gen9服务器 上关闭超线程HT对比测试，很遗憾没有看到推理性能的明显提高( 0.66~0.7 token/s )

• 但是感觉整个答复过程时间缩短，消耗的token减少了(why?)

---

• DeepSeek R1的推理确实厉害，特别是重复创意的文字类

  • 玄幻小说套路明显，对于训练后的结果就比较符合既定风格，没有漏洞

  • 影评类验证准确，看起来训练文本覆盖到了之后就能成功"推理"( 概率 )，那么如果给DeepSeek看一个全新从未见过的电影，能总结影评么?

实践

在网上曾经看到过不少人提及CPU超线程会拖累基于CPU的LLM推理速度，所以我关闭了 HPE ProLiant DL380 Gen9服务器 BIOS中CPU超线程成功能进行对比。运行命令和测试命令不变:

运行LLaMA

./llama.cpp/build/bin/llama-server \
  --model unsloth/DeepSeek-R1-GGUF/DeepSeek-R1-Q8_0/DeepSeek-R1.Q8_0-00001-of-00015.gguf \
  --cache-type-k q8_0 \
  --port 8081 \
  --threads 24

这里使用了指定线程数量 24 ，是指定运行 llama.cpp 的使用CPU数量?对运行有影响么?

从运行提示来看:

llama.cpp 运行参数显示

system info: n_threads = 24, n_threads_batch = 24, total_threads = 24
system_info: n_threads = 24 (n_threads_batch = 24) / 24 | CPU : SSE3 = 1 | SSSE3 = 1 | AVX = 1 | AVX2 = 1 | F16C = 1 | F
MA = 1 | LLAMAFILE = 1 | OPENMP = 1 | AARCH64_REPACK = 1 |
main: HTTP server is listening, hostname: 127.0.0.1, port: 8081, http threads: 23
main: loading model
...

llama.cpp 激活了CPU运行的硬件加速:

• SSE3

• SSSE3

• AVX

• AVX2

• F16C

• FMA

• LLAMAFILE

• OPENMP

• AARCH64_REPACK

完整的server端启动信息

完整 llama.cpp 服务端控制台信息

build: 4750 (0b3863ff) with cc (GCC) 14.2.0 for x86_64-pc-linux-gnu                                                     
system info: n_threads = 24, n_threads_batch = 24, total_threads = 24                                                   
                                                                                                                        
system_info: n_threads = 24 (n_threads_batch = 24) / 24 | CPU : SSE3 = 1 | SSSE3 = 1 | AVX = 1 | AVX2 = 1 | F16C = 1 | F
MA = 1 | LLAMAFILE = 1 | OPENMP = 1 | AARCH64_REPACK = 1 |                                                              
                                                                                                                        
main: HTTP server is listening, hostname: 127.0.0.1, port: 8081, http threads: 23                                       
main: loading model                                                                                                     
srv    load_model: loading model 'unsloth/DeepSeek-R1-GGUF/DeepSeek-R1-Q8_0/DeepSeek-R1.Q8_0-00001-of-00015.gguf'       
llama_model_loader: additional 14 GGUFs metadata loaded.                                                                
llama_model_loader: loaded meta data with 48 key-value pairs and 1025 tensors from unsloth/DeepSeek-R1-GGUF/DeepSeek-R1-
Q8_0/DeepSeek-R1.Q8_0-00001-of-00015.gguf (version GGUF V3 (latest))                                                    
llama_model_loader: Dumping metadata keys/values. Note: KV overrides do not apply in this output.                       
llama_model_loader: - kv   0:                       general.architecture str              = deepseek2                   
llama_model_loader: - kv   1:                               general.type str              = model                       
llama_model_loader: - kv   2:                               general.name str              = DeepSeek R1 BF16            
llama_model_loader: - kv   3:                       general.quantized_by str              = Unsloth                     
llama_model_loader: - kv   4:                         general.size_label str              = 256x20B                     
llama_model_loader: - kv   5:                           general.repo_url str              = https://huggingface.co/unslo
th                                                                                                                      
llama_model_loader: - kv   6:                      deepseek2.block_count u32              = 61                          
llama_model_loader: - kv   7:                   deepseek2.context_length u32              = 163840                      
llama_model_loader: - kv   8:                 deepseek2.embedding_length u32              = 7168                        
llama_model_loader: - kv   9:              deepseek2.feed_forward_length u32              = 18432                       
llama_model_loader: - kv  10:             deepseek2.attention.head_count u32              = 128                         
llama_model_loader: - kv  11:          deepseek2.attention.head_count_kv u32              = 128                         
llama_model_loader: - kv  12:                   deepseek2.rope.freq_base f32              = 10000.000000                
llama_model_loader: - kv  13: deepseek2.attention.layer_norm_rms_epsilon f32              = 0.000001                    
llama_model_loader: - kv  14:                deepseek2.expert_used_count u32              = 8                           
llama_model_loader: - kv  15:                          general.file_type u32              = 7                           
llama_model_loader: - kv  16:        deepseek2.leading_dense_block_count u32              = 3                           
llama_model_loader: - kv  17:                       deepseek2.vocab_size u32              = 129280                      
llama_model_loader: - kv  18:            deepseek2.attention.q_lora_rank u32              = 1536                        
llama_model_loader: - kv  19:           deepseek2.attention.kv_lora_rank u32              = 512                         
llama_model_loader: - kv  20:             deepseek2.attention.key_length u32              = 192                         
llama_model_loader: - kv  21:           deepseek2.attention.value_length u32              = 128                         
llama_model_loader: - kv  22:       deepseek2.expert_feed_forward_length u32              = 2048                        
llama_model_loader: - kv  23:                     deepseek2.expert_count u32              = 256                         
llama_model_loader: - kv  24:              deepseek2.expert_shared_count u32              = 1                           
llama_model_loader: - kv  25:             deepseek2.expert_weights_scale f32              = 2.500000                    
llama_model_loader: - kv  26:              deepseek2.expert_weights_norm bool             = true                        
llama_model_loader: - kv  27:               deepseek2.expert_gating_func u32              = 2                           
llama_model_loader: - kv  28:             deepseek2.rope.dimension_count u32              = 64                          
llama_model_loader: - kv  29:                deepseek2.rope.scaling.type str              = yarn                        
llama_model_loader: - kv  30:              deepseek2.rope.scaling.factor f32              = 40.000000                   
llama_model_loader: - kv  31: deepseek2.rope.scaling.original_context_length u32              = 4096                    
llama_model_loader: - kv  32: deepseek2.rope.scaling.yarn_log_multiplier f32              = 0.100000                    
llama_model_loader: - kv  33:                       tokenizer.ggml.model str              = gpt2                        
llama_model_loader: - kv  34:                         tokenizer.ggml.pre str              = deepseek-v3                 
llama_model_loader: - kv  35:                      tokenizer.ggml.tokens arr[str,129280]  = ["<__begin_of_sentence__>", 
"<...                                                                                                                   
llama_model_loader: - kv  36:                  tokenizer.ggml.token_type arr[i32,129280]  = [3, 3, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, ...                                                                                                            
llama_model_loader: - kv  37:                      tokenizer.ggml.merges arr[str,127741]  = ["_ t", "_ a", "i n", "_ _",
 "h e...                                                                                                                
llama_model_loader: - kv  38:                tokenizer.ggml.bos_token_id u32              = 0                           
llama_model_loader: - kv  39:                tokenizer.ggml.eos_token_id u32              = 1                           
llama_model_loader: - kv  40:            tokenizer.ggml.padding_token_id u32              = 128815                      
llama_model_loader: - kv  41:               tokenizer.ggml.add_bos_token bool             = true                        
llama_model_loader: - kv  42:               tokenizer.ggml.add_eos_token bool             = false
lama_model_loader: - kv  43:                    tokenizer.chat_template str              = {% if not add_generation_pro
mpt is de...
llama_model_loader: - kv  44:               general.quantization_version u32              = 2
llama_model_loader: - kv  45:                                   split.no u16              = 0
llama_model_loader: - kv  46:                                split.count u16              = 15
llama_model_loader: - kv  47:                        split.tensors.count i32              = 1025
llama_model_loader: - type  f32:  361 tensors
llama_model_loader: - type q8_0:  664 tensors
print_info: file format = GGUF V3 (latest)
print_info: file type   = Q8_0 
print_info: file size   = 664.29 GiB (8.50 BPW) 
load: special_eos_id is not in special_eog_ids - the tokenizer config may be incorrect
load: special tokens cache size = 819
load: token to piece cache size = 0.8223 MB
print_info: arch             = deepseek2
print_info: vocab_only       = 0
print_info: n_ctx_train      = 163840
print_info: n_embd           = 7168
print_info: n_layer          = 61
print_info: n_head           = 128
print_info: n_head_kv        = 128
print_info: n_rot            = 64
print_info: n_swa            = 0
print_info: n_embd_head_k    = 192
print_info: n_embd_head_v    = 128
print_info: n_gqa            = 1
print_info: n_embd_k_gqa     = 24576
print_info: n_embd_v_gqa     = 16384
print_info: f_norm_eps       = 0.0e+00
print_info: f_norm_rms_eps   = 1.0e-06
print_info: f_clamp_kqv      = 0.0e+00
print_info: f_max_alibi_bias = 0.0e+00
print_info: f_logit_scale    = 0.0e+00
print_info: n_ff             = 18432
print_info: n_expert         = 256
print_info: n_expert_used    = 8
print_info: causal attn      = 1
print_info: pooling type     = 0
print_info: rope type        = 0
print_info: rope scaling     = yarn
print_info: freq_base_train  = 10000.0
print_info: freq_scale_train = 0.025
print_info: n_ctx_orig_yarn  = 4096
print_info: rope_finetuned   = unknown
print_info: ssm_d_conv       = 0
print_info: ssm_d_inner      = 0
print_info: ssm_d_state      = 0
print_info: ssm_dt_rank      = 0
print_info: ssm_dt_b_c_rms   = 0
print_info: model type       = 671B
print_info: model params     = 671.03 B
print_info: general.name     = DeepSeek R1 BF16
print_info: n_layer_dense_lead   = 3
print_info: n_lora_q             = 1536
print_info: n_lora_kv            = 512
print_info: n_ff_exp             = 2048
print_info: n_expert_shared      = 1
print_info: expert_weights_scale = 2.5
print_info: expert_weights_norm  = 1
print_info: expert_gating_func   = sigmoid
print_info: rope_yarn_log_mul    = 0.1000
print_info: vocab type       = BPE
print_info: n_vocab          = 129280
print_info: n_merges         = 127741
print_info: BOS token        = 0 '<__begin_of_sentence__>'
print_info: EOS token        = 1 '<__end_of_sentence__>'
print_info: EOT token        = 1 '<__end_of_sentence__>'
print_info: PAD token        = 128815 '<__PAD_TOKEN__>'
print_info: LF token         = 201 '_'
print_info: FIM PRE token    = 128801 '<__fim_begin__>'
print_info: FIM SUF token    = 128800 '<__fim_hole__>'
print_info: FIM MID token    = 128802 '<__fim_end__>'
print_info: EOG token        = 1 '<__end_of_sentence__>'
rint_info: max token length = 256
load_tensors: loading model tensors, this can take a while... (mmap = true)
load_tensors:   CPU_Mapped model buffer size = 45565.90 MiB
load_tensors:   CPU_Mapped model buffer size = 46661.11 MiB
load_tensors:   CPU_Mapped model buffer size = 46661.11 MiB
load_tensors:   CPU_Mapped model buffer size = 46661.11 MiB
load_tensors:   CPU_Mapped model buffer size = 46661.11 MiB
load_tensors:   CPU_Mapped model buffer size = 46661.11 MiB
load_tensors:   CPU_Mapped model buffer size = 46661.11 MiB
load_tensors:   CPU_Mapped model buffer size = 46661.11 MiB
load_tensors:   CPU_Mapped model buffer size = 46661.11 MiB
load_tensors:   CPU_Mapped model buffer size = 46661.11 MiB
load_tensors:   CPU_Mapped model buffer size = 46661.11 MiB
load_tensors:   CPU_Mapped model buffer size = 46661.11 MiB
load_tensors:   CPU_Mapped model buffer size = 46661.11 MiB
load_tensors:   CPU_Mapped model buffer size = 46661.11 MiB
load_tensors:   CPU_Mapped model buffer size = 28077.60 MiB
....................................................................................................
llama_init_from_model: n_seq_max     = 1
llama_init_from_model: n_ctx         = 4096
llama_init_from_model: n_ctx_per_seq = 4096
llama_init_from_model: n_batch       = 2048
llama_init_from_model: n_ubatch      = 512
llama_init_from_model: flash_attn    = 0
llama_init_from_model: freq_base     = 10000.0
llama_init_from_model: freq_scale    = 0.025
llama_init_from_model: n_ctx_per_seq (4096) < n_ctx_train (163840) -- the full capacity of the model will not be utilize
d
llama_kv_cache_init: kv_size = 4096, offload = 1, type_k = 'q8_0', type_v = 'f16', n_layer = 61, can_shift = 0
llama_kv_cache_init:        CPU KV buffer size = 14030.00 MiB
llama_init_from_model: KV self size  = 14030.00 MiB, K (q8_0): 6222.00 MiB, V (f16): 7808.00 MiB
llama_init_from_model:        CPU  output buffer size =     0.49 MiB
llama_init_from_model:        CPU compute buffer size =  1186.01 MiB
llama_init_from_model: graph nodes  = 5025
llama_init_from_model: graph splits = 1
common_init_from_params: KV cache shifting is not supported for this model, disabling KV cache shifting
common_init_from_params: setting dry_penalty_last_n to ctx_size = 4096
common_init_from_params: warming up the model with an empty run - please wait ... (--no-warmup to disable)
srv          init: initializing slots, n_slots = 1
slot         init: id  0 | task -1 | new slot n_ctx_slot = 4096
main: model loaded
main: chat template, chat_template: {% if not add_generation_prompt is defined %}{% set add_generation_prompt = false %}
{% endif %}{% set ns = namespace(is_first=false, is_tool=false, is_output_first=true, system_prompt='', is_first_sp=true
) %}{%- for message in messages %}{%- if message['role'] == 'system' %}{%- if ns.is_first_sp %}{% set ns.system_prompt =
 ns.system_prompt + message['content'] %}{% set ns.is_first_sp = false %}{%- else %}{% set ns.system_prompt = ns.system_
prompt + '\n\n' + message['content'] %}{%- endif %}{%- endif %}{%- endfor %}{{ bos_token }}{{ ns.system_prompt }}{%- for
 message in messages %}{%- if message['role'] == 'user' %}{%- set ns.is_tool = false -%}{{'<__User__>' + message['conten
t']}}{%- endif %}{%- if message['role'] == 'assistant' and 'tool_calls' in message %}{%- set ns.is_tool = false -%}{%- f
or tool in message['tool_calls'] %}{%- if not ns.is_first %}{%- if message['content'] is none %}{{'<__Assistant__><__too
l_calls_begin__><__tool_call_begin__>' + tool['type'] + '<__tool_sep__>' + tool['function']['name'] + '\n' + '```json' +
 '\n' + tool['function']['arguments'] + '\n' + '```' + '<__tool_call_end__>'}}{%- else %}{{'<__Assistant__>' + message['
content'] + '<__tool_calls_begin__><__tool_call_begin__>' + tool['type'] + '<__tool_sep__>' + tool['function']['name'] +
 '\n' + '```json' + '\n' + tool['function']['arguments'] + '\n' + '```' + '<__tool_call_end__>'}}{%- endif %}{%- set ns.
is_first = true -%}{%- else %}{{'\n' + '<__tool_call_begin__>' + tool['type'] + '<__tool_sep__>' + tool['function']['nam
e'] + '\n' + '```json' + '\n' + tool['function']['arguments'] + '\n' + '```' + '<__tool_call_end__>'}}{%- endif %}{%- en
dfor %}{{'<__tool_calls_end__><__end_of_sentence__>'}}{%- endif %}{%- if message['role'] == 'assistant' and 'tool_calls'
 not in message %}{%- if ns.is_tool %}{{'<__tool_outputs_end__>' + message['content'] + '<__end_of_sentence__>'}}{%- set
 ns.is_tool = false -%}{%- else %}{% set content = message['content'] %}{% if '</think>' in content %}{% set content = c
ontent.split('</think>')[-1] %}{% endif %}{{'<__Assistant__>' + content + '<__end_of_sentence__>'}}{%- endif %}{%- endif
 %}{%- if message['role'] == 'tool' %}{%- set ns.is_tool = true -%}{%- if ns.is_output_first %}{{'<__tool_outputs_begin
__><__tool_output_begin__>' + message['content'] + '<__tool_output_end__>'}}{%- set ns.is_output_first = false %}{%- els
e %}{{'<__tool_output_begin__>' + message['content'] + '<__tool_output_end__>'}}{%- endif %}{%- endif %}{%- endfor -%}{%
 if ns.is_tool %}{{'<__tool_outputs_end__>'}}{% endif %}{% if add_generation_prompt and not ns.is_tool %}{{'<__Assistant
__>'}}{% endif %}, example_format: 'You are a helpful assistant

<__User__>Hello<__Assistant__>Hi there<__end_of_sentence__><__User__>How are you?<__Assistant__>'
main: server is listening on http://127.0.0.1:8081 - starting the main loop
srv  update_slots: all slots are idle

运行1

比较奇怪 这次关闭了超线程之后同样的问题，返回的结果中少了开头一大段所谓"思考过程"，简洁了很多: 消耗了更少的token就返回了结果。也就是说，答复的时间大为缩短(只用了15分钟)，虽然速度变化不大()。

• 运行结果:

完整 llama.cpp 服务端控制台信息显示的统计结果

slot launch_slot_: id  0 | task 0 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 0 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 19
slot update_slots: id  0 | task 0 | kv cache rm [0, end)
slot update_slots: id  0 | task 0 | prompt processing progress, n_past = 19, n_tokens = 19, progress = 1.000000
slot update_slots: id  0 | task 0 | prompt done, n_past = 19, n_tokens = 19
slot      release: id  0 | task 0 | stop processing: n_past = 660, truncated = 0
slot print_timing: id  0 | task 0 | 
prompt eval time =    7356.71 ms /    19 tokens (  387.20 ms per token,     2.58 tokens per second)
       eval time =  927839.89 ms /   642 tokens ( 1445.23 ms per token,     0.69 tokens per second)
      total time =  935196.60 ms /   661 tokens
srv  update_slots: all slots are idle
srv  log_server_r: request: POST /completion 127.0.0.1 200

可以看到推理速度是 0.707token/s

运行1返回结果

和示例

要编写一个 Bash 脚本，用于检查字符串 A 是否包含在字符串 B 中，可以使用 Bash 的条件结构和字符串操作。以下是一个示例脚本，附带解释和示例。

脚本代码

#!/bin/bash

# 检查参数数量是否正确
if [ $# -ne 2 ]; then
    echo "使用方法: $0 <字符串A> <字符串B>"
    exit 1
fi

stringA="$1"
stringB="$2"

# 使用通配符检查字符串B是否包含字符串A
if [[ "$stringB" == *"$stringA"* ]]; then
    echo "字符串B包含字符串A"
else
    echo "字符串B不包含字符串A"
fi

脚本解释

1. Shebang 行：#!/bin/bash 指定脚本使用 Bash 解释器执行。

2. 参数检查：if [ $# -ne 2 ]; then 检查是否提供了两个参数。如果没有，打印使用方法并退出。

3. 变量赋值：stringA="$1" 和 stringB="$2" 将第一个和第二个参数分别赋值给变量 stringA 和 stringB。

4. 字符串包含检查：if [[ "$stringB" == *"$stringA"* ]] 使用 Bash 的通配符 * 来检查 stringB 是否包含 stringA。[[ ... ]] 是 Bash 的条件表达式，支持更复杂的模式匹配。

5. 输出结果：根据检查结果输出相应的消息。

示例

假设脚本保存为 check_string.sh，以下是一些示例：

示例 1：字符串 B 包含字符串 A

$ ./check_string.sh "hello" "hello world"
字符串B包含字符串A

示例 2：字符串 B 不包含字符串 A

$ ./check_string.sh "foo" "bar baz"
字符串B不包含字符串A

示例 3：大小写敏感

Bash 的字符串比较是大小写敏感的：

$ ./check_string.sh "Hello" "hello world"
字符串B不包含字符串A

示例 4：参数不足

$ ./check_string.sh "test"
使用方法: ./check_string.sh <字符串A> <字符串B>

注意事项

• 大小写敏感：Bash 的字符串比较默认是大小写敏感的。如果需要不区分大小写，可以先将两个字符串都转换为小写或大写后再比较。

• 特殊字符：如果字符串中包含特殊字符（如 *、? 等），可能需要额外的处理，但在这个简单的脚本中，通配符的使用是安全的，因为模式匹配在 [[ ... ]] 中是预期的行为。

如果需要处理更复杂的情况，可以考虑使用正则表达式或其他字符串处理工具（如 grep），但上述脚本已经能够满足基本的字符串包含检查需求。

运行2

• 运行2问题:

运行2问题

curl -X POST "http://localhost:8081/completion" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"prompt": "我正在看美剧《白莲花度假村》，也就是 <The White Lotus>，请问在英语中White Lotus有什么特殊含义么?"}'

• 运行2控制台统计:

llama.cpp 服务端控制台统计结果

slot launch_slot_: id  0 | task 653 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 653 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 29
slot update_slots: id  0 | task 653 | need to evaluate at least 1 token to generate logits, n_past = 29, n_prompt_tokens = 29
slot update_slots: id  0 | task 653 | kv cache rm [28, end)
slot update_slots: id  0 | task 653 | prompt processing progress, n_past = 29, n_tokens = 1, progress = 0.034483
slot update_slots: id  0 | task 653 | prompt done, n_past = 29, n_tokens = 1
slot      release: id  0 | task 653 | stop processing: n_past = 215, truncated = 0
slot print_timing: id  0 | task 653 | 
prompt eval time =    1400.61 ms /     1 tokens ( 1400.61 ms per token,     0.71 tokens per second)
       eval time =  262872.27 ms /   187 tokens ( 1405.73 ms per token,     0.71 tokens per second)
      total time =  264272.87 ms /   188 tokens
srv  log_server_r: request: POST /completion 127.0.0.1 200
srv  update_slots: all slots are idle

推理速率是 0.711 token/s

运行2返回结果

比如代表纯洁之类的?

白莲花在英语中没有什么特殊的象征意义。但这个词在中文语境下已经异化得很厉害了。在中文里白莲花和绿茶婊一样已经变成贬义词了。

但在英语里white lotus还是字面上的白莲花，或者说白色的荷花。可能作者只是觉得听起来顺耳。

不过也可能有其他象征意义。比如在佛教里莲花象征着出淤泥而不染，象征清净。但如果是白色的话，可能象征的是最高等级的清净。

不过这部片子本身讲的是关于不同种族和阶级的人在度假村里的冲突，可能和佛教没什么关系。而且故事背景是夏威夷，夏威夷当地有莲花吗？夏威夷的州花是木槿，不是莲花。

不过可能作者随便选的吧。或者有没有可能是某种双关？比如莲花出淤泥而不染，但故事里的白莲花度假村反而是很藏污纳垢的地方？

这里回答夏威夷州花 "木槿" 看来是对的，我在网上查了，夏威夷州花是 「黃色扶桑花」(Hibiscus) ，又稱「木槿」的扶桑花。

运行3

• 运行3问题:

运行3问题

curl -X POST "http://localhost:8081/completion" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"prompt": "请为我解说一下美剧《白莲花度假村》第一季，也就是 <The White Lotus Season 1>，以及导演和编辑想要表达的思想"}'

• 运行3控制台统计:

llama.cpp 服务端控制台统计结果

slot launch_slot_: id  0 | task 841 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 841 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 33
slot update_slots: id  0 | task 841 | kv cache rm [1, end)
slot update_slots: id  0 | task 841 | prompt processing progress, n_past = 33, n_tokens = 32, progress = 0.969697
slot update_slots: id  0 | task 841 | prompt done, n_past = 33, n_tokens = 32
slot      release: id  0 | task 841 | stop processing: n_past = 1704, truncated = 0
slot print_timing: id  0 | task 841 | 
prompt eval time =   10867.57 ms /    32 tokens (  339.61 ms per token,     2.94 tokens per second)
       eval time = 2573614.46 ms /  1672 tokens ( 1539.24 ms per token,     0.65 tokens per second)
      total time = 2584482.03 ms /  1704 tokens
srv  update_slots: all slots are idle
srv  log_server_r: request: POST /completion 127.0.0.1 200

推理速率是 0.659 token/s

这个影评结果写得很好，但我不知道这是从哪些影评中提炼出来的

运行3返回结果

好的，用户让我解说一下《白莲花度假村》第一季，以及导演和编剧想要表达的思想。首先，我需要确定用户对这部剧的了解程度。他们可能看过，但想深入理解，或者还没看，想了解主题。所以，我需要既概述剧情，又分析主题。

接下来，用户提到导演和编剧，应该是想了解创作意图。我记得导演是Mike White，他同时也是编剧，所以他的个人风格和意图很重要。需要结合他的其他作品，比如《Enlightened》，可能有相似的社会批判主题。

然后，剧情方面，要简明扼要。这部剧围绕一群富人在夏威夷度假，每个角色代表不同的社会阶层或问题。比如，Mossbacher家庭展示财富带来的家庭矛盾，Shane夫妇的新婚危机，Tanya的孤独，还有度假村员工与客人的互动，尤其是Armond和Kai的故事线，涉及殖民主义和文化剥削。

主题方面，必须提到阶级分化、特权、殖民历史、种族问题以及现代社会的虚伪。例如，白莲花度假村本身象征着被美化的压迫体系，员工如Armond虽然表面友好，实则被剥削，而客人则沉浸在自我中心的世界里。

角色分析也很重要。每个角色都有象征意义，比如Shane代表特权阶层的自恋，Rachel则是被物化的女性，Olivia和Paula展示年轻一代的伪觉醒。员工中的Armond和Kai则体现系统性的压迫和反抗的后果。

导演手法方面，黑色幽默和讽刺是关键，通过夸张的情节和对话揭示角色的虚伪。结尾的死亡事件突显了特权的延续，Armond和Kai的悲剧被忽视，而富人们继续他们的生活，说明社会结构难以改变。

可能用户没直接问，但深层需求是想理解剧中的隐喻和社会批判，或者如何将角色与真实社会问题联系起来。需要确保分析全面，涵盖主要主题，同时避免剧透过多，保持结构清晰，让用户能抓住核心思想。

最后，检查是否有遗漏的重要点，比如配乐、视觉风格，或者导演Mike White的背景。不过用户主要问思想，所以重点放在主题和角色分析上。确保回答逻辑连贯，从剧情到主题再到创作意图，逐层深入。

《白莲花度假村》第一季（The White Lotus Season 1）是一部由迈克·怀特（Mike White）自编自导的黑色喜剧剧集，于2021年在HBO首播。故事围绕一群富有的美国游客在夏威夷一家豪华度假村（“白莲花”）的短暂假期展开，通过荒诞、讽刺和悬疑的手法，探讨了阶级、特权、殖民历史、种族关系以及现代社会的虚伪性等深刻主题。以下是对剧情及其核心思想的解析：

---

剧情概述

全剧以一场“死亡事件”开篇（但未直接揭示死者身份），随后倒叙展开一周内发生的故事。剧集聚焦三组主要客人：

1. Mossbacher一家：母亲妮可（公司高管）、父亲马克（中年危机男）、女儿奥莉维亚（自诩进步的大学生）和儿子奎恩（沉迷电子设备的青少年），以及奥莉维亚的“朋友”波拉（非白人、自认被边缘化的女学生）。

2. 新婚夫妇沙恩与瑞秋：富二代沙恩（自恋、控制欲强）和妻子瑞秋（记者出身，婚后陷入身份危机）。

3. 独行女坦尼娅：丧母的孤独富婆，试图通过“精神疗愈”填补空虚，与按摩师贝琳达建立微妙关系。

此外，度假村员工（尤其是经理阿蒙德和夏威夷原住民员工凯）与客人之间的互动，进一步揭示了权力、剥削和文化冲突的暗流。

---

导演与编剧的核心表达

迈克·怀特通过这部剧集构建了一个微观社会模型，以白莲花度假村为舞台，展现美国特权阶级的荒诞、虚伪以及系统性压迫。以下为关键主题：

1. 阶级特权与结构性压迫

• 度假村作为隐喻：白莲花度假村表面上提供“天堂般的服务”，实则是一个被精心包装的压迫系统。员工（多为有色人种或本地人）必须压抑自我，扮演“微笑服务者”以满足客人需求。例如，阿蒙德（白人经理）的崩溃源于他既要维护“完美服务”的假象，又要对抗自身被特权阶级异化的挫败感。

• 游客的自我中心主义：客人对员工的困境漠不关心，甚至将他们的痛苦视为“背景噪音”。沙恩因套房问题不断刁难阿蒙德，最终间接导致其死亡；妮可一家对波拉的背叛和凯的盗窃行为毫无反思，反而以“保护自身利益”为由掩盖真相。

2. 殖民历史的当代回响

• 夏威夷的文化剥削：度假村建立在被殖民的土地上，游客享受着被“异域风情”包装的服务，却对当地人的历史创伤（如凯提到的土地被剥夺）视而不见。波拉鼓动凯盗窃妮可家珠宝的剧情，暗喻了被压迫者以暴力反抗的可能性，但结局（凯被捕，波拉沉默）揭示了系统性压迫的难以撼动。

• 伪善的“觉醒”文化：奥莉维亚和波拉自称进步派，高谈阶级斗争和殖民批判，但实际行为充满虚伪。奥莉维亚享受着特权，却通过贬低他人（如嘲讽母亲的职业成就）维持道德优越感；波拉虽同情凯，却在他被捕后选择自保，暴露了“表演性激进主义”的空洞。

3. 人际关系的物化与疏离

• 婚姻与身份危机：瑞秋在意识到自己可能沦为沙恩的“附属品”后陷入恐慌，但最终选择妥协，暗示物质保障对独立人格的侵蚀。沙恩的“爱”实则是占有欲，他将婚姻视为一场需要“赢”的游戏。

• 家庭的破碎：妮可一家看似光鲜，内部却充满冷漠与隔阂。马克通过“睾丸癌恐慌”寻求关注，奎恩在逃离家庭后反而找到自我，批判了中产阶级家庭的情感荒漠。

• 孤独的消费主义：坦尼娅试图用金钱购买情感联结（如资助贝琳达的疗愈事业），但她的需求始终未被真正看见，最终只能继续沉溺于物质与精神麻醉。

4. 系统性暴力的循环

• 剧中的死亡与悲剧（阿蒙德吸毒过量身亡、凯入狱）并非偶然，而是特权阶级主导的系统性压迫的结果。然而，这些事件对游客毫无影响——他们收拾行李离开，继续自己的生活。白莲花度假村很快会被下一批客人填满，暴力循环永不停止。

---

导演手法与风格

• 黑色幽默与讽刺：通过夸张的对话（如沙恩对套房面积的执念）和荒谬的情节（坦尼娅将母亲骨灰扔进大海的闹剧），揭示角色的浅薄与矛盾。

• 象征与隐喻：反复出现的夏威夷传统音乐、殖民时期的装饰品，以及“海龟”意象（代表原住民文化被游客“观赏”的命运），强化了历史与现实的交织。

• 开放式结局：观众最终得知阿蒙德是死者，但特权游客们毫发无损，甚至未意识到自己参与了一场悲剧。这种“无事发生”的结尾突显了阶级鸿沟的不可逾越。

---

总结

《白莲花度假村》第一季是一部尖锐的社会寓言，揭露了资本主义、殖民主义和特权阶级如何通过“优雅”的假面维持暴力系统。迈克·怀特并未提供解决方案，而是强迫观众凝视这些令人不适的真相：在光鲜的度假村背后，压迫与剥削从未消失，只是被精心隐藏在了“Aloha”（欢迎）的微笑之下。

运行4

• 运行4问题:

运行4问题

curl -X POST "http://localhost:8081/completion" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"prompt": "请参考妄语的小说《凡人修仙传》风格，撰写一部有关修仙的短篇小说，情节要跌宕起伏，并且有悬念和反转的情节。"}'

• 运行4控制台统计:

llama.cpp 服务端控制台统计结果

slot launch_slot_: id  0 | task 2518 | processing task
slot update_slots: id  0 | task 2518 | new prompt, n_ctx_slot = 4096, n_keep = 0, n_prompt_tokens = 34
slot update_slots: id  0 | task 2518 | kv cache rm [18, end)
slot update_slots: id  0 | task 2518 | prompt processing progress, n_past = 34, n_tokens = 16, progress = 0.470588
slot update_slots: id  0 | task 2518 | prompt done, n_past = 34, n_tokens = 16
slot      release: id  0 | task 2518 | stop processing: n_past = 1418, truncated = 0
slot print_timing: id  0 | task 2518 | 
prompt eval time =    6046.16 ms /    16 tokens (  377.88 ms per token,     2.65 tokens per second)
       eval time = 2096276.90 ms /  1385 tokens ( 1513.56 ms per token,     0.66 tokens per second)
      total time = 2102323.06 ms /  1401 tokens
srv  update_slots: all slots are idle
srv  log_server_r: request: POST /completion 127.0.0.1 200

推理速率是 0.666 token/s

运行4返回结果

要求用中文写作，字数控制在1000字左右。

好的，用户让我参考《凡人修仙传》的风格写一个修仙短篇，要求情节跌宕起伏，有悬念和反转，控制在1000字左右。首先，我需要回想《凡人修仙传》的特点，比如主角的平凡起点，步步为营的成长，复杂的门派斗争，以及各种奇遇和反转。然后，确定故事的结构，短篇需要紧凑，所以得在有限的篇幅里设置多个转折点。

接下来，考虑主角的设定。应该是一个出身低微的少年，比如药童或杂役，这样容易让读者产生共鸣。然后给他一个金手指，比如能看透灵草特性的能力，但需要隐藏，避免被强者觊觎。这样既符合凡人流的设定，又能为后续情节做铺垫。

然后设计主要情节。主角林寒在采药时发现上古洞府，得到宝物，但被师兄发现，引发冲突。这里需要制造悬念，比如师兄的背叛，以及洞府中的危险机关。接着在门派的炼丹任务中，利用特殊能力识别出毒草，揭露阴谋，但可能反被诬陷，导致更大的危机。

反转部分可以考虑，长老其实知道真相，暗中观察主角，考验其心性，最终收为弟子。或者，师兄背后有更大的势力，主角被迫逃亡，进入更大的阴谋中。但考虑到字数限制，反转不宜过多，应集中在关键时刻。

还要注意场景的转换和节奏，比如从采药的山谷到门派炼丹房，再到最后的对决或揭示真相的场景。每个场景都要推动情节发展，同时埋下伏笔。

最后，检查是否符合要求：中文写作，1000字左右，悬念和反转。可能需要精简对话，突出关键情节，避免拖沓。确保结尾留有开放性或满足感，让读者印象深刻。

好的，我将按照您的要求创作一个修仙短篇小说。为了让故事更完整，我会先梳理一些基本框架。请您看看以下内容是否符合您的预期。如果您有其他想法，可以随时提出，我会进行调整。

世界观设定

• 时空背景：虚构的东华大陆修真世界，以药王宗为首的丹修门派主导灵药交易，修仙者寿命可达数百年。

• 势力分布：三大丹门鼎立格局，药王宗凭借上古药经坐拥核心秘境，其他中小门派依附生存。暗处存在觊觎秘传的反叛势力。

故事梗概

• 药园惊变：杂役弟子林寒意外发现上古修士遗留的灵石药园，获得特殊鉴药能力却被同门师兄发现踪迹。

• 丹方谜局：为炼制筑基丹被抽调到主峰参与炼丹，发现丹方药材中暗藏致命毒物，揭破阴谋却遭反咬。

• 秘经现世：在刑堂对峙时，林寒以鉴药能力证明清白，意外触发掌门体内的上古药经传承，揭开宗门千年秘辛。

• 身份反转：被收为掌门亲传弟子后，发现当年灵石药园原是为选拔传承者所设，一切考验皆为守护上古秘经而存在。

我们将重点描写林寒在刑堂自证清白的关键情节。面对同门诬陷和长老威压，少年如何用特殊能力化解生死危机，并在过程中揭开宗门核心秘密。

---

青崖山终年笼罩着紫色雾气，林寒背着竹篓穿行在嶙峋怪石之间。他蹲下身挖出株三叶绛珠草，指尖突然传来异样灼热。这株看似寻常的灵草根须中，竟缠绕着块泛着金光的灵石。

"药王经残卷感应到的灵物..."他想起三个月前在废弃洞府捡到的那张残破帛书。当时帛书碰到他指尖伤口突然消失，自此眼中便多出层淡金色光晕，能看透灵药隐藏的灵气脉络。

身后传来枯枝断裂声，林寒慌忙将灵石塞入怀中。药王宗严禁杂役私藏灵物，前日刚有个采药童因私藏火云芝被废去修为。

"这不是林师弟么？"五师兄王崇转出山石，青色道袍在雾中若隐若现，"寻到什么宝贝了？"

林寒后退半步撞上山岩，后背渗出冷汗。王崇腰间挂着刚取下的困仙绳，那是专门用来捆犯戒弟子的法器。晨雾里飘来淡淡血腥味，他猛然想起最近失踪的三个杂役弟子。

"轰——"

地面突然震动，王崇袖中飞出的缚灵索擦着林寒耳畔钉入山壁。紫色雾气翻涌着凝聚成巨蟒形状，林寒怀中灵石骤然发烫，在雾气蟒首扑来时爆出金光。

等视野恢复清明，林寒发现自己站在座白玉丹炉前。九丈高的炉身刻满上古符文，炉底堆积着厚厚灰烬，却仍有温热气息扑面。这分明是药王宗禁地才有的七宝鎏金丹炉！

"原来那灵石是禁地钥匙。"苍老声音在身后响起，林寒转身时撞见王崇扭曲的脸。这位素来温厚的师兄双目赤红，手中淬毒匕首已刺到胸前。

丹炉突然嗡鸣，林寒下意识举起灵石。金光中浮现出虚幻人影，拂袖间将王崇震飞出去。人影转头看向林寒时，他怀中残破帛书自动飞出，在半空拼合成完整药王经。

"千年了..."虚影抚须长叹，"总算等到通明药体。"

林寒还没明白这话含义，地面再次震动。禁制破碎的轰鸣声中，二十余道剑光破空而至。为首的青鸾长老看见悬浮的药王经，眼中闪过骇人精芒。

"小贼盗取宗门至宝，杀！"

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接下来故事可能会沿着这些方向发展：

• 九窍玲珑体：青鸾长老袖中暗藏的紫玉葫芦，暗示其多年前通过移植他人灵根获得的特殊体质

• 地火玄关：丹炉底部灰烬里残留的龙纹鼎碎片，指向百年前失踪的掌门炼丹事故真相

• 血契封印：王崇被震飞时脖颈浮现的赤红咒文，暗示其早已被魔道秘法控制心智

希望这个故事能满足您对修仙小说跌宕起伏、悬念反转的要求。如果需要更多细节调整或扩展某个情节，请随时告知。