Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Видеокарты, Машинное обучение, Искусственный интеллект

В последнее время большие языковые модели (LLM) становятся все более популярными, но для их эффективного запуска требуется значительная вычислительная мощность. Один из способов запуска LLM локально - использование библиотеки Llama.cpp. В этой статье мы рассмотрим, как тестировать производительность видеокарт для LLM с использованием инструмента llama-bench, входящего в состав Llama.cpp.

Дисклеймер: Почему Llama.cpp, а не Ollama?

Прежде чем мы приступим к тестированию, важно объяснить, почему мы используем Llama.cpp напрямую, а не Ollama. Ollama – это удобная надстройка, упрощающая установку и запуск LLM. Однако, она добавляет дополнительный слой абстракции, который приводит к снижению производительности и ограничивает контроль над настройками. Llama.cpp же напротив предоставляет прямой доступ к аппаратным ресурсам и позволяет максимально оптимизировать запуск LLM на вашей системе. Если ваша цель – получить максимальную производительность и точно настроить параметры, Llama.cpp – отличный выбор.

Читать далее
Читайте также
СТАТЬ АВТОРОМ
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro