MacOS LLMコントローラー実行のパフォーマンスを最適化するには？

2025-08-25

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MacOS LLMコントローラのパフォーマンス最適化ガイド

システムリソースの使用量が多いという問題に対処するために、以下の最適化戦略を実施することができる：

ハードウェアの調整::
- Ollamaのためにさらにメモリを確保する：以下のコマンドを実行する。export OLLAMA_MAX_MEMORY=10GB(マシン構成に合わせて調整）
- GPUアクセラレーションを有効にする：実行ollama run llama3.2:3b-instruct-fp16 --gpu
ソフトウェア構成::
- 同時リクエストの制限backend/config.pyセットアップMAX_CONCURRENT_REQUESTS=1
- 定量的モデリングの使用：次のように置き換えるllama3.2:3b-instruct-q4バージョンアップで計算負荷を軽減
システムレベルの最適化::
- 余計なプロセスをシャットダウン：アクティビティモニタでCPU/メモリを占有するアプリケーションを終了する。
- タスクの優先順位設定：ターミナル実行renice -n -20 -p [ollama_pid]

デベロッパーには、1)分析することが推奨される。docker statsコンテナリソースを監視する 2）パフォーマンス分析にInstrumentsツールを使用する 3）最高のパフォーマンスを得るために、MシリーズチップMacへのアップグレードを検討する。