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llama.cppがGPUサンプリング対応で爆速化! サンプリング工程がGPU内で完結し、データ転送の無駄を排除。推論速度が劇的に向上しました!「-bs」引数ひとつで有効化でき、ローカルLLMがさらに快適になります。🚀 #llamacpp #ローカルLLM pic.x.com/SxCG2bqcrp
検証まとめ llama.cpp Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-Q6_K CPU: AMD EPYC 9175F (AVX-512) ・CPU 推論 ・eval ~11–15 tok/s ・GPU 未使用 vLLM Hermes 4.3 36B nvfp4 GPU: RTX 6000 PRO Max-Q 96GB ・GPU 推論 ・gen ~32–34 tok/s pic.x.com/CDsOR4Zdgg
【マルチGPU革命!ik_llama.cppで推論が最大4倍速に 🚀】 新モードのグラフ並列で複数GPUを同時駆動!70Bモデルも爆速で動き、安価なGPUを並べるコスパ最強構成が現実的になります。眠れる力を解放しましょう! #AI #GPU pic.x.com/QKxfiU7Za6
適当にバージョンアップして気づいたんですけど、最新のllama.cppって標準でReasoningモデルの思考部分出力しなくなりました? 少なくともgpt-oss-120bがGPUの動きからReasoningはしているはずですが出力しなくなっています。
【旧型GPU3枚で最新AIを動かす!神コスパ活用術】 中古GTX 1070を3枚使いVRAM 24GBを確保!最新のllama.cpp設定で処理速度が大幅向上します。大型モデルも個人環境でサクサク。型落ちハードを技術で使い倒しましょう!🚀 #生成AI #自作PC pic.x.com/DCYPo2qEky
llama.cppのダウンロード先 macOS/iOS、macOS Apple Silicon、macOS Intel、Linux:、Windows、GPUはあってもなくてもOK github.com/ggml-org/llama…
返信先:@rin_tkswもしよかったらRamaLama使ってみてください。ざっくり言うとollamaをコンテナで実行する、的なツールです。実行環境のGPUに調べて、必要なライブラリ(CUDAとかROCmとか)をリンクしたllama.cppが入ったコンテナイメージをダウンロードして実行します ramalama.ai
AMD GPUで爆速ローカルAI!ROCm最適バージョン判明🚀 llama.cppとMI50 GPUで、ROCm 5.7.3が最新版より高速な結果に!驚きのパフォーマンスを試してみませんか?✨ #生成AI #AMD pic.x.com/B39bXdFCmD
寒い冬にGPUを回して暖を取るための知見を書いた。ご活用ください。 > Claude CodeをMac Book ProのローカルLLMで動かすためのllama.cppパフォーマンスチューニング qiita.com/minamijoyo/ite…
返信先:@2022_technologyllama.cppの対応も時間がかかっていましたし、難しいのですかね。 GPUに重みを置いています。 ryzen ai max+395勢としては、かなり強力なローカルモデルです。ベストフィットなサイズ感であり、50tpsくらいででも良いのでは、と期待しています。
llama.cppのQwen3-NextはCUDA対応が不完全で、あまり速度が上がらないのは仕様です ただし、GPUメモリに重みを置くことはできますし、全く速度が上がらないわけでもないらしいです(私も詳細までは理解しきれてません) x.com/posi_posi8/sta…
OpenwebUI/LM StudioでQwen3-Next-80b-a3b-instructを動かした様子。 23token/sec程度。 gpt-oss-120bより遅いのは、最適化されていないから? 今後、速くなる可能性はある? x.com/posi_posi8/sta…
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