1. Alege modelul potrivit nevoilor tale

Nu toate modelele sunt egale. În Ollama găsești modele mari (ex. Llama 3, Mistral, Gemma) dar și variante mai mici, optimizate pentru consum redus.

• Modele mari (13B, 70B parametri): ideale pentru task-uri complexe, dar cer mult RAM și VRAM.

• Modele mici (3B, 7B parametri): răspund mai rapid și consumă mai puține resurse, perfecte pentru task-uri uzuale.

• Modele cuantizate (Q4, Q5, Q8): versiunile comprimate reduc memoria folosită, cu un mic compromis de acuratețe.

2. Folosește GPU-ul la maximum

Ollama știe să ruleze modelele atât pe CPU, cât și pe GPU. Evident, GPU-ul accelerează enorm inferența.

• Asigură-te că driverul plăcii video este actualizat

• Pe Windows, Ollama folosește DirectML sau CUDA (NVIDIA) pentru accelerație

• Pe Linux și macOS, suportul pentru GPU e nativ și mai stabil

3. Ajustează parametrii de rulare

Când rulezi un model cu ollama run, poți controla performanța și calitatea răspunsului prin parametri:

• --num-ctx → crește sau scade contextul (ex. 2048 vs. 8192 tokens). Context mai mare = mai mult RAM.

• --num-gpu → setează câte GPU cores să fie folosite.

• --num-batch → controlează cât de multe tokens sunt procesate simultan. Un batch mai mare = răspuns mai rapid, dar mai multă memorie.

Exemplu:

4. Optimizează resursele sistemului

• Închide aplicațiile care consumă RAM (ex. Chrome cu multe tab-uri).

• Folosește un SSD rapid pentru cache și fișierele modelelor.

• Pe Linux, asigură-te că ai activat swap corespunzător.

• Pe macOS, Ollama e deja bine optimizat pentru Apple Silicon (M1, M2, M3).

5. Folosește modele cuantizate

Modelele cuantizate (Q4, Q5, Q8) sunt mai mici și rapide. Diferența dintre ele:

• Q4 → consum minim de resurse, viteză mare, dar acuratețea scade puțin.

• Q5 → echilibru între viteză și calitate.

• Q8 → aproape ca modelul original, dar ocupă mult spațiu.

6. Automatizare și integrare

Ollama poate fi folosit împreună cu alte aplicații sau framework-uri:

• API-ul Ollama → integrezi modelele în aplicații web sau mobile

• LangChain → pentru chatboturi și fluxuri AI complexe

• Node.js / Python → pentru proiecte custom de automatizare.