ओलामा इंटेल सीपीयू पर दक्षता वाले कोर्स बनाम प्रदर्शन कोर्स
मेरे पास एक सिद्धांत है जिसे परीक्षण करना है - अगर इंटेल के CPU पर सभी कोर का उपयोग करने से LLMs की गति बढ़ेगी? (परीक्षण: ओलामा कैसे इंटेल CPU के प्रदर्शन और कुशल कोर का उपयोग करता है)
यह मुझे चिंता कर रहा है कि नए gemma3 27 बिट मॉडल (gemma3:27b, 17GB ओलामा पर) मेरे GPU के 16GB VRAM में फिट नहीं हो रहा है और इसके कुछ हिस्सा CPU पर चल रहा है।
एआई को बहुत अधिक शक्ति की आवश्यकता होती है...
आधुनिक दुनिया के अस्थिरता के बीच यहाँ मैं विभिन्न कार्ड के तकनीकी विशेषताओं की तुलना कर रहा हूँ, जो AI कार्यों के लिए उपयुक्त हैं
(डीप लर्निंग,
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
और LLMs।
हालाँकि, वे सभी बहुत महंगे हैं।
ओलामा को समानांतर अनुरोधों के निष्पादन के लिए स्थापित करें।
जब Ollama सर्वर एक ही समय में दो अनुरोध प्राप्त करता है, तो इसका व्यवहार इसके विन्यास और उपलब्ध प्रणाली संसाधनों पर निर्भर करता है।
पुराने प्रिंटर ड्राइवरों की तुलना में यह बहुत सरल है
ईपीसन ईटी-8500 को विंडोज़ पर स्थापित करने के लिए अच्छी तरह से दस्तावेज़ीकरण किया गया है। ईपीसन ईटी-8500 लिनक्स ड्राइवर इंस्टॉलेशन सरल है लेकिन त्रिविध है।
चलो एलईएम के ग्राफिक्स प्रोसेसर और सीपीयू पर गति का परीक्षण करते हैं।
कई LLMs के विभिन्न संस्करणों (llama3 (मेटा/फेसबुक), phi3 (माइक्रोसॉफ्ट), gemma (गूगल), mistral (ओपन स्रोत)) के पूर्वानुमान गति की तुलना: CPU और GPU पर।
