<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Inference on Debimate</title><link>https://debimate.jp/tags/inference/</link><description>Recent content in Inference on Debimate</description><image><title>Debimate</title><url>https://debimate.jp/images/default-ogp.webp</url><link>https://debimate.jp/images/default-ogp.webp</link></image><generator>Hugo -- 0.166.0</generator><language>ja-JP</language><lastBuildDate>Thu, 12 Nov 2026 22:28:54 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://debimate.jp/tags/inference/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Local LLM Speed - 入力を読む速さと生成する速さを分けて見積もる</title><link>https://debimate.jp/notes/generative-ai/local-llm-speed/</link><pubDate>Wed, 11 Nov 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://debimate.jp/notes/generative-ai/local-llm-speed/</guid><description>&lt;p&gt;ローカル LLM（手元の PC で動かす Large Language Model、大規模言語モデル）が質問に答えるまでの時間は、2 つの段に分かれます。1 つは、入力の&lt;a href="../tokenizer/"&gt;トークン&lt;/a&gt;（文を区切った単位で、LLM はこの単位で読み書きします）をまとめて読む段で、prefill と呼びます。もう 1 つは、答えを 1 トークンずつ生成する段で、decode と呼びます。&lt;a href="https://ollama.com/"&gt;Ollama&lt;/a&gt; では、&lt;code&gt;ollama run --verbose&lt;/code&gt; の表示の prompt eval rate が prefill、eval rate が decode の速さです。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>