要实现Local LLM Notepad的最佳运行效果，建议采用以下性能优化策略：
Nível de hardware:
- 优先使用支持AVX2指令集的CPU（Intel四代酷睿及以上/AMD Ryzen系列），可提升15-20%推理速度
- 确保空闲内存≥模型文件大小×1.5（如0.8GB模型需预留1.2GB RAM）
- 避免在USB2.0接口的U盘上运行，改用USB3.0及以上介质减少加载时间
Seleção de modelos:
- 新手首选量化后的Q4_K_M级别模型（平衡精度与体积），如
gemma-3-1b-it-Q4_K_M.gguf - 需要复杂推理时可升级到7B参数模型，但需相应提升硬件配置
- 避免使用未量化的原始GGUF文件（通常体积膨胀3-5倍）
使用技巧：
- 首次启动后保持程序常驻，避免重复加载模型消耗时间
- 长文本生成时分段提交（每段≤500字符），降低内存峰值压力
- 定期清理JSON历史记录（≥50MB可能影响响应速度）
- 在BIOS中开启CPU的Turbo Boost模式可提升15% tokens生成速度
经过优化后，在i5-8265U+8GB内存的普通笔记本上即可达到25+ tokens/秒的流畅体验。
Essa resposta foi extraída do artigoLocal LLM Notepad: uma ferramenta portátil para a execução off-line de modelos locais de linguagens grandesO
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