„Gdy llama-server wyprzedza Ollamę”
Ollama i llama.cpp są często porównywane tak, jakby były rywalizującymi silnikami inferencji. Rzeczywisty wybór polega na decyzji między zarządzaną usługą modeli a zestawem narzędzi, który obsługujesz bezpośrednio.
Wybierz odpowiedni backend AMD dla każdego silnika
ROCm i Vulkan przyspieszają GPU AMD do hostowania lokalnych modeli LLM, ale nie są zamiennymi. Prawidłowy wybór zależy od silnika, GPU i obciążenia.
Dlaczego kontekst 128K zawodzi na 16 GB
Model może reklamować okno kontekstowe 128K i mimo to zawiedzie przy 40K tokenach na karcie GPU 16 GB. Architektoniczny limit nigdy nie gwarantował, że wagi, cache KV, bufora obliczeniowe i kompozytor pulpitu zmieszczą się jednocześnie na Twojej karcie.
