Local LLM Inference Optimization
Langue : anglais
Edité par Independently Published, 2026
- Livre broché
- Neuf

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N° de réf. du vendeur L2-9798258375193
- Titre
- Local LLM Inference Optimization
- Auteur
- Thomas O Greene
- Éditeur
- Independently Published
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- New
- Reliure
- PAP
- Langue
- anglais
- ISBN à 13 chiffres
- 9798258375193
- Poids de l'article
- 236 grammes
Do you want to run 70B parameter models on a single consumer GPU? Are you tired of high API costs, network latency, and the privacy risks of cloud-based AI?
The "Local LLM Revolution" is here, but running Large Language Models (LLMs) privately is only half the battle. To make them truly useful, you must master Inference Optimization.
In Local LLM Inference Optimization, you will move beyond basic "out-of-the-box" setups and dive into the high-performance engineering required to squeeze every drop of power from your hardware. Whether you are using NVIDIA CUDA, Apple Silicon (MLX), or AMD ROCm, this comprehensive guide provides the technical blueprint for the sovereign engineer.
What You Will Master:
- The Quantization Deep-Dive: Learn to navigate the "Quantization Tax" using GGUF, EXL2, AWQ, and GPTQ. Move from FP32 to 4-bit and even 1.58-bit (BitNet) without losing the model’s "mind."
- Advanced Memory Management: Defeat "Out of Memory" (OOM) errors by mastering KV Cache Management, PagedAttention, and FlashAttention 2 & 3.
- The Speed Multipliers: Double your Tokens Per Second (TPS) using Speculative Decoding, Continuous Batching, and Lookahead Heuristics.
- Hardware Architecture: Architect high-performance local servers using Multi-GPU Pipeline Parallelism and CPU/GPU offloading strategies.
- Context Window Expansion: Use RoPE Scaling, YaRN, and LongRoPE to push 8k models to 128k+ context on consumer hardware.
- The Full Local Stack: Step-by-step guides for Llama.cpp, Ollama, vLLM, and TGI (Text Generation Inference).
- Security & Privacy: Deploy Air-Gapped AI environments and secure your infrastructure using Safetensors and local sandboxing.
This book focuses on Deployment and Efficiency. It is written for the Lead Engineer, the Privacy-Conscious CTO, and the Prosumer Hobbyist who demands low Time to First Token (TTFT) and maximum Perf/Watt.
Stop paying for tokens. Own your weights. Optimize your future.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Hardbacks, PaperbacksProfil professionnel du vendeur
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Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
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Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
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