【Ollama】激遅ローカルLLMの処理を 1/10 まで速くしたが、マヌケ【画像認識】(Part 2)
この記事で分かること
ローカルLLMの画像認識処理を10分の1の速度まで高速化する具体的な手法が得られる。Ollama環境でのボトルネック特定と、処理を最適化するための設定変更やパラメータ調整の手順が示されている。速度改善の効果と、高速化に伴う精度への影響といったトレードオフの判断材料も得られる。
詳細要約
ローカルLLMの画像認識処理を最大10倍高速化するには、推論時のバッチサイズとプロンプトの簡略化が鍵となる。具体的には、Ollamaの設定で「num_batch」をデフォルトの512から2048以上に引き上げると、画像トークン処理が効率化される。また、プロンプトは「この画像に写っている物体を3つだけ挙げて」のように、出力を限定する指示を加えると、無駄な推論が減り応答が速まる。