Огромная база промптов для нейросетей

Как эффективно использовать старый GPU с 16ГБ VRAM

llama-server Программирование 15
akira3weet

Автор промпта

@akira3weet

Этот промпт поможет вам оптимально использовать старый графический процессор совместно с новым. Узнайте, как наилучшим образом настроить конфигурацию для достижения максимальной производительности.

Как использовать этот промпт

"1. Скопируйте предоставленный промпт. 2. Замените [КОНФИГУРАЦИЯ] на вашу конфигурацию. 3. Заполните параметры модели и кеша. 4. Запустите сервер с новыми настройками."

Пример ответа нейросети

""Конфигурация успешно загружена. Имеется 22ГБ VRAM (16ГБ + 6ГБ). Модель запущена с параметрами: dev=Vulkan1,Vulkan2. Проверка производительности показала, что скорость токенов составляет 186.76 токенов в секунду, что значительно быстрее, чем на одной карте. Использование адресации модели составило 71К токенов в реальном времени, показывая, что возможность работы на двух GPU улучшает производительность даже при использовании не совсем мощного второго GPU.""

Похожие промпты в категории «Программирование»

Как эффективно использовать старую видеокарту для улучшения производительности LLM

Этот промпт поможет вам оптимизировать использование видеокарт с 16ГБ VRAM и старых графических процессоров для работы с языковыми моделями. Узнайте, как правильно настроить LLM для достижения максимальной производительности.

Смотреть

Как избежать ошибок с пробелами в chat-template-kwargs при использовании Qwen3.6

Данный промпт поможет вам устранить проблему с некорректной работой параметра preserve_thinking из-за лишних пробелов в конфигурации. Убедитесь, что ваша настройка корректна, чтобы упростить отладку и повысить эффективность работы с Qwen3.6.

Смотреть

Идея расширения: llama-server с пользовательскими выборками

Этот промпт помогает разработчикам интегрировать пользовательскую логику выборки в llama-server, избегая необходимости поддерживать собственную версию. Он включает примеры и идеи для улучшения работы с сильно квантизованными моделями.

Смотреть

Вы недавно смотрели

Сохранено в браузере
🍪

Мы используем Cookies и LocalStorage

Это необходимо, чтобы сохранять вашу Историю просмотров, подставлять ваши данные в Конструкторе и добавлять промпты в Избранное. Мы не передаем эти данные третьим лицам.