Brain-Score 86/100 TECH Alex Ziskind · 10:59

Your local LLM is 10x slower than it should be

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3-Second Blueprint (English)

  1. Running llama-server (llama.cpp) directly bypasses Ollama wrapper overhead and exposes parallel continuous-batching parameters.
  2. Coding assistants and multi-agent pipelines issue concurrent prompts, making total token throughput matter more than single-chat speed.
  3. Sweeping model instances, parallel KV slots, and request concurrency finds the hardware sweet spot for 10x higher throughput.
llama.cppOllamaContinuous BatchingLLM Concurrency

3-Sekunden-Fazit (Deutsch)

  1. Der direkte Einsatz von llama-server (llama.cpp) vermeidet Ollama-Overhead und schaltet paralleles Continuous Batching frei.
  2. Code-Assistenten und Multi-Agenten senden parallele Anfragen, weshalb der Gesamtdurchsatz wichtiger ist als Einzel-Chat-Latenz.
  3. Systematisches Testen von Instanzen, parallelen Slots und Nebenläufigkeit findet das Hardware-Optimum für zehnfach höheren Durchsatz.
llama.cppOllamaContinuous BatchingLLM-Parallelität

Note / Hinweis: Blueprints are AI-generated educational summaries (0% Politics · 0% Religion · 0% Brainrot) and do not constitute medical, legal, or financial advice. / KI-generierte Zusammenfassung zu Bildungszwecken – ersetzt keine medizinische, rechtliche oder finanzielle Fachberatung.