Ebben a videóban a Llama.cpp teljesítményének optimalizálási lehetőségei kerülnek bemutatásra, különös tekintettel arra, hogy miként növelhető drámaian a tokenek generálásának sebessége megfelelő beállításokkal és szerveroldali megoldásokkal.
Az alkotó összehasonlít különféle futtatási módokat, teszteli az Olama-t, a Llama.cpp-t, valamint a Llama Server felületét, és közben olyan szoftveres trükköket oszt meg, amelyekkel nagyságrendekkel javítható a modell áteresztőképessége, főleg párhuzamos lekérdezések esetén.
A scriptelésből és a saját készítésű Python launcherből kiindulva részletesen elemzi, hogyan állíthatók be különböző paraméterek – például az egyidejű példányszám, a párhuzamosság vagy a concurrency -, hogy akár több ezres concurrency mellett is optimalizált teljesítményt érjünk el különböző hardvereken (Mac Studio, Mac Mini, Windows, Linux, Nvidia gépek stb.).
Felmerülnek olyan kérdések is, mint hogy mikor érdemes több példányszámot futtatni, hogyan lehet a kimenő szervereket hatékonyan összehangolni (például az Engine X használatával), illetve mire szolgálnak a különböző tesztbeállítások, mint a „Full Sweep” vagy a „Round Robin”. Emellett szó esik a felhasználói igényekről is, például fejlesztőknél, kódasszisztenseknél vagy különböző AI-ügynököknél, akik a háttérben futnak egyszerre többen.
Szóba kerülnek a felhasznált benchmarkok, valamint a Llama Throughput Lab, amely lehetővé teszi, hogy bármilyen gépen begyűjtsük a legjobb teljesítményt hozó beállításokat, miközben a szerveroldali megoldások és a load balancing is hangsúlyt kapnak.
