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OllamaのK/V Context量子化の実践的検証と実装
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OllamaのK/V Context量子化の実践的検証と実装
はじめに OllamaにおけるK/V context cache量子化は、VRAM使用量を大幅に削減できる革新的な技術です。... はじめに OllamaにおけるK/V context cache量子化は、VRAM使用量を大幅に削減できる革新的な技術です。本記事では、実際の検証結果を基に、その効果と実用性について詳しく解説します。また、検証に使用したスクリプトのセットアップと使用方法についても説明します。 検証環境 ハードウェア構成 GPU1: NVIDIA GeForce RTX 4090 (VRAM: 24GB) GPU2: NVIDIA GeForce RTX 3060 (VRAM: 12GB) CPU: Intel Core i9(24コア) ソフトウェア構成 Ollama v0.4.7 Windows 11 CUDA 12.6 テストモデル: llama3.1 テスト結果 性能測定結果 🚀 応答速度 異なるタイプのプロンプトに対する応答時間を測定: プロンプトタイプ 応答時間 トークン数 文字数

