The Local AI Performance Handbook : Optimizing Ollama for Multi-GPU and Hardware Acceleration
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Mai 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - The Local AI Performance Handbook: Optimizing Ollama for Multi-GPU and Hardware AccelerationLocal AI is powerful, but poor configuration can turn expensive hardware into a slow, unstable bottleneck. If your Ollama setup struggles with VRAM limits, weak token throughput, GPU underuse, long context slowdowns, or unreliable multi-user workloads, this handbook gives you the practical performance playbook you need.The Local AI Performance Handbook is a technical guide to building faster, more private, and more reliable Ollama systems across NVIDIA CUDA, AMD ROCm, Apple Silicon, WSL2, Docker, Kubernetes, and multi-GPU environments. It moves beyond basic local model setup and focuses on the engineering details that determine real-world performance: hardware acceleration, VRAM planning, quantization, request concurrency, private RAG, secure deployment, benchmarking, and production maintenance. The book's scope is reflected in its coverage of hardware-specific runtimes, memory engineering, multi-GPU scheduling, quantization, high-concurrency handling, private RAG, deployment, agentic workflows, and troubleshooting.Inside, readers will learn how to: - Configure Ollama for CUDA, ROCm, Apple Silicon, Vulkan, Docker, and WSL2.- Calculate model memory footprints and avoid out-of-memory failures.- Tune VRAM usage, KV cache behavior, context windows, and quantization choices.- Scale Ollama across multiple GPUs and isolate workloads with resource controls.- Benchmark tokens per second, latency, GPU utilization, and system bottlenecks.- Deploy private AI inference with Docker Compose, Kubernetes, health checks, and secure API access.- Build faster private RAG and local agent workflows without depending on cloud APIs.For developers, AI engineers, homelab builders, and technical teams serious about private AI performance, this book turns Ollama from a simple local model runner into a tuned inference platform.…
N° de ref. del artículo 9798195802172
- Título
- The Local AI Performance Handbook : Optimizing Ollama for Multi-GPU and Hardware Acceleration
- Autor
- Ethan Tyson
- Editorial
- Independently Published Mai 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798195802172
- Peso del artículo
- 250 gramos
- Dimensiones
- 254x178x7 mm
- Serie
- Libro 4 de 5: Architecting Enterprise Agents Series
Local AI is powerful, but poor configuration can turn expensive hardware into a slow, unstable bottleneck. If your Ollama setup struggles with VRAM limits, weak token throughput, GPU underuse, long context slowdowns, or unreliable multi-user workloads, this handbook gives you the practical performance playbook you need.
The Local AI Performance Handbook is a technical guide to building faster, more private, and more reliable Ollama systems across NVIDIA CUDA, AMD ROCm, Apple Silicon, WSL2, Docker, Kubernetes, and multi-GPU environments. It moves beyond basic local model setup and focuses on the engineering details that determine real-world performance: hardware acceleration, VRAM planning, quantization, request concurrency, private RAG, secure deployment, benchmarking, and production maintenance. The book’s scope is reflected in its coverage of hardware-specific runtimes, memory engineering, multi-GPU scheduling, quantization, high-concurrency handling, private RAG, deployment, agentic workflows, and troubleshooting.
Inside, readers will learn how to:
- Configure Ollama for CUDA, ROCm, Apple Silicon, Vulkan, Docker, and WSL2.
- Calculate model memory footprints and avoid out-of-memory failures.
- Tune VRAM usage, KV cache behavior, context windows, and quantization choices.
- Scale Ollama across multiple GPUs and isolate workloads with resource controls.
- Benchmark tokens per second, latency, GPU utilization, and system bottlenecks.
- Deploy private AI inference with Docker Compose, Kubernetes, health checks, and secure API access.
- Build faster private RAG and local agent workflows without depending on cloud APIs.
For developers, AI engineers, homelab builders, and technical teams serious about private AI performance, this book turns Ollama from a simple local model runner into a tuned inference platform.
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Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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