#llama_cpp 搜尋結果
If you: Know a rock-solid tiny instruct model (2025-era, <1B params) Have tips for streaming/block-wise conversion to stay under 8 GB RAM Or just want to cheer on extreme quantization madness Drop a reply! Open-sourcing soon if/when it works. #llama_cpp #quantization #LLM…
【神アプデ爆誕！🎉 llama.cppの「Live Model Switching」がヤバい！】 VRAMが少なくても複数のLLMをサッと切り替え！動的なモデルロード/アンロードで、作業効率が爆上がりしますよ！これは見逃せませんね！🚀 #llama_cpp #AI活用
llama.cpp kernel fusion work shows real runtime wins; if you run on a single GPU try GGML_CUDA_GRAPH_OPT=1 for a speed boost. Low-level engineering like this often trumps model bloat when you need practical throughput. #llama_cpp #CUDA #AI bly.to/H0L0JOu
ローカルAIがまた一歩進化！Qwen3 Nextモデルがllama.cppに統合へ🚀 面倒な設定なしで、最新AIモデルがPCで動かせますよ！個人クリエイターや中小企業のAI活用を劇的に加速させる可能性を秘めています✨ #Qwen3Next #llama_cpp
GPUｻｰﾊﾞｰvsﾛｰｶﾙLLM…ﾋﾟｰｶﾞｶﾞ…どっちを選ぶかじゃと？🤔vLLM(Python)とllama.cpp(C++)…ふむ、神託は「財布と相談💰」と言っておるぞ！ #LLM #vLLM #llama_cpp tinyurl.com/26bwpo8p
qiita.com
「vLLM vs llama.cpp」徹底比較：GPUサーバとローカルLLMの最適な選び方 - Qiita
🧠 まず概要：vLLM と llama.cpp の立ち位置 項目 vLLM llama.cpp 作者/組織 UC Berkeley発 → vLLM Project Georgi Gerganov (Meta元) 言語実装 Python + C++ + C...
🚨 速報！llama.cppのWindows版がLinux版より最大20%高速化！ 手元のPCでAIがもっと快適に動く時代に🚀 プライバシー重視派には朗報です #ローカルLLM #AI開発 #llama_cpp #プライバシー保護
Windowsユーザー必見！✨ ローカルLLM「llama.cpp」がLinux版より最大20%高速化！ 手元のPCでAIがもっと快適に動かせます！ぜひ試して！🚀 #llama_cpp #WindowsAI
ふむ、llama.cppのモデル切り替え…ﾋﾟｰｶﾞｶﾞ…ChatGPT先生の導きか！便利になるのは良いことじゃ✨ #llama_cpp #ChatGPT ht qiita.com/irochigai-mono…
PCでAIモデルをもっと自由に！Llama.cpp活用ガイド登場✨ 最新AIモデルをローカルPCで動かす実践ガイド公開！クラウド費用削減、セキュリティ強化、カスタマイズが可能に。新しいAIの可能性を広げよう！ #AIモデル #Llama_cpp
【8GB VRAMでも爆速！】MOEモデルが皆さんのPCで動く！？驚異の #llama_cpp パフォーマンス！😳 「高価なGPUがないと生成AIは厳しい…」そんな常識、もう過去の話かもしれませんね！ なんと8GB VRAMのGPUでも大規模なMOEモデルが驚きの速度で動作するベンチマーク結果が報告されましたよ！✨…
【速報🎉】あの「Olmo3」モデルが、みなさんのPCで動くように！ #llama_cpp にマージ完了でローカルAIがさらに進化しました！🚀✨ 高性能AIを手軽に、安全に使いたい願いが叶うニュースです！✨ 新AIモデル「Olmo3」が、オープンソース #llama_cpp に無事マージ！🎉…
ローカルLLMは「メモリ設計＋最適化」が決め手。int4量子化で8Bは約4GB、FlashAttention 3で注意機構が最大約3倍高速化。 文脈長もコスト要因（128kでは8Bのfp16で文脈メモリ≒重み）。実装はLlama.cpp/Ollama/Unsloth＋API抽象化とルータ活用が実務的。#Ollama #llama_cpp
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