メモリを外に

履歴管理のため、llmbaseにあったメモリ管理を外に出した。甘利美和巣くなったとは思えないが、それでもまとまっていたころよりはまし。

どうもこれまで使えない感じだったが、使えるソフトのイメージがわきつつある。

他の機材を検討するも

今ローカルllmの速度に不満があるので、他のDgx sparkとか、AI max pro 395とかのベンチマーク調べて見たけど、oss-gpt120Bはかなり伸びるみたいだけど、一番伸びてほしいサイズ24-30Bであまり伸びてないからなんかいいや、となった。

oss-gptが早い

oss-gpt20bがたの同サイズのモデルと比べて2-3倍速い。カスタマイズで優遇されているのか?構造の問題か。

あとNvidiaのドライバ更新でAIの速度上がったきがする。

実際確認してみて

KVキャッシュはとってこれなかった。まあ重くなりすぎるからかな。あとはwebserch付けたらいったんアップロードかな。そしたらそのあとでテキストデータの履歴管理つけて、そのあとoperation強化かな。

thinkingがうまく取れない。

いったんほりゅにしようと思う。
AIにミニマムのllmのAPIラップ作らせてみたらollamaではうまくthinkingもとれた。しばらくしたら、langchainから変更も考えたほうがいいかも。あと、kvキャッシュとってこれるのがollamaだけと知って、履歴管理どうしようかと思っている。<- なんかAIごとにこの辺り言っていることが違う。

現状

だいぶまとまってきた。thinking対応やwebserch付けたらいったん上げようかな。
そのあと履歴機能つけたり、音声入力付ければ基本機能は完成かな。
Applicationsというフォルダを作ったので、特化機能アプリも管理しやすくなった。

有志の量子化バージョンが安定する。

LMStudioのglm-4.7-flashはオリジナルのより有志がMXFP4で量子化したバージョンのほうが安定する。

オリジナルはすぐ同じ文章を繰り返すけど有志版はそれが起こらない。同じように量子化されたものでも、行った人によってモデルの動作が明らかに異なる。

根こそぎ

コード再利用しつつ根こそぎ作り変える感じになる。大きくフォルダ・ファイル構造かかわりそう。その分まとまりがよくななると思う。

特に、これまでずっと気になっていたAIAgentクラスをAICharacterに変更しcoreの中に移動