۵ تنظیمات کلیدی در اولاما برای افزایش سرعت استنتاج مدل‌های محلی

تصور کنید سخت‌افزاری رده‌بالا دارید، اما پاسخ‌های مدل زبانی شما کندتر از حد انتظار است؛ احتمالاً مشکل از قدرت سخت‌افزار نیست، بلکه تنظیمات نرم‌افزاری شما برای استفاده‌های سنگین بهینه نشده است. طبق راهنمای منتشر شده در ۱۱ سپتامبر ۲۰۲۶ توسط Nokka، گلوگاه اصلی معمولاً خودِ GPU نیست، بلکه نحوه مدیریت حافظه و محاسبات توجه توسط نرم‌افزار است.

میزبانی محلی مدل‌های زبانی از یک نصب ساده به نیاز به بهینه‌سازی دقیق تغییر مسیر داده است. برای اکثر کاربران، این تجربه شبیه داشتن یک ماشین مسابقه‌ای است که در دنده یک رانده می‌شود؛ قدرت وجود دارد، اما تنظیمات مانع از جریان آن می‌شوند. این موضوع به‌ویژه برای کسانی که از چت‌های ساده به جریان‌های کاری حرفه‌ای، شامل پردازش اسناد طولانی یا پایگاه‌های کد پیچیده کوچ می‌کنند، حیاتی است. این رشد سریع در پذیرش مدل‌های محلی را می‌توان در تغییر رویکرد کاربران به سمت هوش مصنوعی محلی و رشد چشمگیر دانلودهای اولاما مشاهده کرد.

زمینه و عملکرد

بسیاری از کاربران بلافاصله پس از نصب با دیواری از کندی مواجه می‌شوند. دلیل این اتفاق آن است که تنظیمات پیش‌فرض، سازگاری را بر سرعت مطلق اولویت می‌دهند. برای عبور از این وضعیت، کاربر باید موازنه میان رزرو حافظه، دقت و تأخیر پاسخ را درک کند.

همان‌طور که در تحلیل‌های قبلی ما درباره‌ی بهینه‌سازی مدل‌های بازمتن اشاره کردیم، مدیریت بهینه VRAM کلید اصلی در اجرای مدل‌های بزرگ روی سخت‌افزارهای مصرف‌کننده است. برای باز کردن پتانسیل کامل سخت‌افزار، باید روی این پنج مکانیزم تمرکز کرد:

بهینه‌سازی‌های حافظه و سرعت

• توجه برق‌آسا (Flash Attention) — شبیه به میان‌بری در مسیر داده‌ها که به‌جای رفت‌وآمد به حافظه اصلی، اطلاعات را در حافظه سریع GPU نگه می‌دارد — سرعت محاسبات را به‌شدت بالا می‌برد. اگرچه اولاما (Ollama) این قابلیت را در صورت پشتیبانی فعال می‌کند، اما اجبار به فعال‌سازی آن از طریق متغیرهای محیطی، سرعت و کیفیت را در کارهای با متن طولانی تضمین می‌کند. این مورد برای دارندگان کارت‌های جدید انویدیا، کم‌ریسک‌ترین راه افزایش سرعت است.
• نوع حافظه KV (KV Cache) — سیستمی که وضعیت محاسبات مدل را ذخیره می‌کند — اگر از حالت پیش‌فرض f16 به فرمت‌های کوانتیده (مانند q8_0) تغییر یابد، می‌تواند ظرفیت پنجره متنی را پیش از اتمام حافظه تقریباً دو برابر کند. این بهینه‌سازی‌ها یادآور پیشرفت‌های اخیر در مدل‌های پیشرفته است، مانند رویکرد DeepSeek در کاهش چشمگیر اشغال حافظه KV Cache که بهره‌وری حافظه را به سطح جدیدی رسانده است. البته این گزینه تنها زمانی اثر دارد که Flash Attention فعال باشد؛ در غیر این صورت، این گزینه هیچ تاثیری نخواهد داشت.
• طول زمینه (num_ctx) — میزان متنی که مدل هم‌زمان در ذهن نگه می‌دارد، شبیه به میز کاری است که جا برای چند ورق دارد، نه کل کتابخانه. پیش‌فرض‌ها معمولاً برای صرفه‌جویی در حافظه پایین هستند. افزایش این مقدار اجازه می‌دهد مدل گفتگوهای طولانی‌تر یا فایل‌های کد بزرگ را پردازش کند، اما مصرف حافظه به‌شدت بالا می‌رود. تنظیم بیش از حد این مقدار، هر پاسخ را کندتر می‌کند؛ بنابراین باید آن را متناسب با حجم واقعی کار تنظیم کرد، نه اینکه صرفاً روی حداکثر قرار گیرد.

تخصیص سخت‌افزاری

• تعداد لایه‌های GPU (num_gpu): به‌طور پیش‌فرض، سیستم تصمیم می‌گیرد کدام لایه‌های مدل روی GPU اجرا شوند. تنظیم دستی این مقدار اجازه «استنتاج تقسیمی» را می‌دهد؛ یعنی برخی لایه‌ها روی CPU و برخی روی GPU اجرا شوند. این روش کندتر از اجرای کامل روی GPU است، اما اجازه می‌دهد مدل‌های بزرگ‌تر روی VRAM محدود اجرا شوند.
• پیش‌بارگذاری مدل: اولین فراخوانی مدل معمولاً ثانیه‌ها یا ده‌ها ثانیه زمان می‌برد تا در حافظه جای بگیرد. پیش‌بارگذاری با یک پرامپت خالی، مدل را در حافظه مقیم نگه می‌دارد تا پاسخ‌ها آنی باشند. این روش برای دستگاه‌هایی با حافظه آزاد زیاد ایده‌آل است، زیرا مقیم نگه داشتن چندین مدل در حافظه، در صورتی که فضای رم محدود باشد، می‌تواند کل سیستم را کند کند.

به نقل از نویسنده راهنما، تغییر این تنظیمات باید سیستماتیک باشد. تغییر هم‌زمان چندین متغیر باعث می‌شود تشخیص اینکه کدام تغییر واقعاً مؤثر بوده، غیرممکن شود. امن‌ترین نقطه شروع برای کاربران انویدیا، فعال کردن Flash Attention و تطبیق طول زمینه با حجم کار است.

دقت و ریسک‌ها

برای کسانی که کارهای دقیقی مانند تحلیل‌های عددی یا بررسی اسناد حقوقی انجام می‌دهند، فشرده‌سازی حافظه KV یک ریسک است. بهای بهره‌وری حافظه، کاهش دقتی است که می‌تواند خروجی‌های حرفه‌ای حساس را به خطر بیندازد. در این راستا، مدل‌هایی مانند V4.1-Flash با کاهش نیاز حافظه برای عامل‌های هوش مصنوعی، سعی دارند تعادلی میان سرعت و مصرف منابع ایجاد کنند. علاوه بر این، Flash Attention روی سخت‌افزارهای مختلف متفاوت عمل می‌کند و گزارش شده که در برخی کارت‌ها، فعال کردن این قابلیت باعث کندتر شدن سیستم می‌شود.

در نهایت، مؤثرترین پیکربندی، مختص هر ماشین است. کپی کردن تنظیمات دیگران اغلب نتایج غیرقابل‌پیش‌بینی دارد، زیرا اعداد سرعت اعلام‌شده معمولاً روی ماشین‌های بیکار و بدون تداخل نرم‌افزارهای پس‌زمینه اندازه‌گیری شده‌اند.

کاربران باید اکنون نرخ «توکن در ثانیه» (tokens per second) فعلی خود را بنچمارک کرده و این تنظیمات را یکی‌یکی آزمایش کنند تا سقف واقعی سخت‌افزار خود را بیابند.

گام بعدی شما

• ابتدا نرخ «توکن در ثانیه» (tokens per second) فعلی خود را بنچمارک کنید.
• تنظیمات را یکی‌یکی اعمال کرده و اثر هر کدام را به‌صورت مجزا بسنجید.
• اگر از کارت‌های سری RTX 30 یا 40 استفاده می‌کنید، فعال‌سازی Flash Attention را در اولویت قرار دهید.

اما داستان سخت‌افزاری این تحول حتی شگفت‌انگیزتر است — به تحلیل ما درباره‌ی تراشه‌های Blackwell مراجعه کنید.