Performance

A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.

Caching strategie w Hugo są kluczowe dla maksymalizacji wydajności generatora statycznych stron. Choć Hugo generuje statyczne pliki, które są w naturze szybkie, implementacja odpowiedniego cacheowania na wielu warstwach może znacząco poprawić czas budowania, zmniejszyć obciążenie serwera i poprawić doświadczenie użytkownika.

Znalazłem pewne ciekawe testy wydajności GPT-OSS 120b działającego na Ollama na trzech różnych platformach: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, i RTX 4080. Model GPT-OSS 120b z biblioteki Ollama waży 65 GB, co oznacza, że nie mieści się w 16 GB VRAM na RTX 4080 (ani w nowszej RTX 5080).

Modely GPT-OSS z Ollama mają powtarzające się problemy z obsługą strukturalnego wyjścia, szczególnie gdy są używane wraz z frameworkami takimi jak LangChain, OpenAI SDK, vllm i innymi.

Oto porównanie jak dużo VRAM nowa wersja Ollama przydziela modelowi z poprzednią wersją Ollama. Nowa wersja jest gorsza.

Jak liczba linii PCIe wpływa na wydajność LLM? W zależności od zadania. Dla treningu i inferencji wielo-GPU spadek wydajności jest znaczący.

Mam teorię do przetestowania – czy wykorzystanie Wszystkich rdzeni na procesorze Intel podniesie prędkość LLM? Zdenerwuje mnie fakt, że nowy model gemma3 27 bit (gemma3:27b, 17GB na ollama) nie mieści się w 16GB VRAM mojej karty graficznej, a częściowo działa na procesorze.

Ten przewodnik wyjaśnia jak Ollama obsługuje równoległe żądania (konkurencja, kolejki i limity zasobów) oraz jak je optymalizować za pomocą zmiennej środowiskowej OLLAMA_NUM_PARALLEL (i powiązanych parametrów).

Nieco wcześniej wydano. Przejdźmy do sprawy i
testuj jak Mistral Small radzi sobie w porównaniu do innych LLM.

Porównanie prędkości przewidywania kilku wersji LLM: llama3 (Meta/Facebook), phi3 (Microsoft), gemma (Google), mistral (open source) na CPU i GPU.