Die Verbesserung der lokalen LLM-Leistung erfordert eine gezielte Optimierung der Hardware-Anpassung:
- GPU-Beschleunigungsprogramm: Verwendung
docker compose --profile local-gpuUm den Container zu starten, müssen Sie sicherstellen, dass die NVIDIA-Treiber und CUDA installiert sind. - Empfehlungen zur CPU-OptimierungWählen Sie die Version des quantifizierten Modells (z. B. das GGUF-Format) durch
ollama_docker.shSkript lädt mit dem Zusatz der--cpuParameter - Optimierung der SpeicherungEs wird empfohlen, die Modelldateien auf SSD-Laufwerken zu speichern und beim Ziehen von
./scripts/ollama_docker.sh pull <model>:latest-q4Holen Sie sich die Light-Version
beachten Sie, dass indocker-compose.ollama.ymlMittelbühnenverstellungOLLAMA_NUM_PARALLELsteuert die Anzahl der gleichzeitigen Anfragen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSim: Open-Source-Tools für den schnellen Aufbau und Einsatz von KI-Agenten-WorkflowsDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich Leistungsprobleme bei der Integration von großen nativen Sprachmodellen lösen?
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