Gemma 4 মডেলে ২ গুণ গতি, এখনই সেটআপ করুন RTX 4070 Super-এ
llama.cpp-এ Gemma 4 মডেলের জন্য Multi-Token Prediction সাপোর্ট এসেছে। ব্যবহারকারীরা RTX 4070 Super-এ 140 tok/s এবং ডুয়াল 3090-এ দ্বিগুণ গতি পাচ্ছেন। কীভাবে সেটআপ করবেন তা বিস্তারিত জানুন।
llama.cpp-এ Gemma 4 মডেলের জন্য Multi-Token Prediction সাপোর্ট এসেছে। ব্যবহারকারীরা RTX 4070 Super-এ 140 tok/s এবং ডুয়াল 3090-এ দ্বিগুণ গতি পাচ্ছেন। কীভাবে সেটআপ করবেন তা বিস্তারিত জানুন।
স্থানীয় AI মডেল চালানোর জগতে একটি বড় পরিবর্তন এসেছে। 2026 সালের 7 জুন, am17an নামের একজন ডেভেলপার llama.cpp-এ একটি নতুন Pull Request (PR #23398) মার্জ করেছেন। এই আপডেটটি b9549 ভার্সনে Gemma 4 মডেলের জন্য অফিসিয়াল Multi-Token Prediction বা MTP সাপোর্ট নিয়ে এসেছে। এখন ব্যবহারকারীরা তাদের নিজস্ব কম্পিউটারে Gemma 4 চালিয়ে আগের চেয়ে অনেক বেশি গতি পাচ্ছেন।
MTP কীভাবে কাজ করে তা বোঝা সহজ। সাধারণত একটি ভাষা মডেল একবারে একটি মাত্র টোকেন বা শব্দাংশ তৈরি করে। কিন্তু MTP একটি হালকা ড্রাফটার মডেল ব্যবহার করে একসঙ্গে একাধিক ভবিষ্যত টোকেন অনুমান করে। এরপর সেগুলোকে একক ফরোয়ার্ড পাসে যাচাই করে। এই পদ্ধতিতে মডেলটিকে বারবার অপেক্ষা করতে হয় না, ফলে ইনফারেন্সের গতি অনেক বেড়ে যায়।
ব্যবহারকারীদের রিপোর্ট করা ফলাফল সত্যিই впечатляющий। একটি 12GB VRAM-এর RTX 4070 Super গ্রাফিক্স কার্ডে ব্যবহারকারীরা প্রতি সেকেন্ডে 140 টোকেন জেনারেট করার গতি পেয়েছেন। আরও শক্তিশালী সেটআপ যেমন দুটি RTX 3090 কার্ড একসঙ্গে ব্যবহার করলে গতি দ্বিগুণ হয়ে গেছে। আগের পদ্ধতির তুলনায় এটি প্রায় 2x গতি বৃদ্ধি, যা ডেভেলপার এবং গবেষকদের জন্য বড় একটি সুবিধা।
এখন দেখে নেওয়া যাক কীভাবে এই সেটআপটি নিজের কম্পিউটারে কাজে লাগানো যায়। প্রথমে আপনাকে llama.cpp-এর b9549 বা তার পরের ভার্সন ডাউনলোড করতে হবে। তারপর Gemma 4 মডেলের ওয়েট ফাইল সংগ্রহ করুন। MTP সক্রিয় করতে কমান্ড লাইনে নির্দিষ্ট ফ্ল্যাগ ব্যবহার করতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি --mtp-predict 1 ফ্ল্যাগটি যুক্ত করতে পারেন। এটি ড্রাফটার মডেলকে একবারে কতগুলো টোকেন অনুমান করবে তা নির্ধারণ করে। বিস্তারিত নির্দেশনা llama.cpp-এর অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশনে পাওয়া যাবে।
বাংলাদেশের জন্য এই খবরটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ। দেশের ডেভেলপার, ফ্রিল্যান্সার এবং শিক্ষার্থীরা যারা স্থানীয়ভাবে AI মডেল নিয়ে কাজ করেন, তাদের জন্য এটি একটি বড় সুযোগ। ব্যয়বহুল ক্লাউড সার্ভিসের ওপর নির্ভর না করে নিজের কম্পিউটারে দ্রুত Gemma 4 চালানো এখন সম্ভব। এটি গবেষণা, প্রোটোটাইপ তৈরি এবং ছোট ব্যবসার জন্য AI সমাধান তৈরিতে নতুন দরজা খুলে দেবে। সাধারণ ব্যবহারকারীরাও উন্নত টেক্সট জেনারেশন এবং চ্যাটবট তৈরিতে এই গতি বৃদ্ধির সুবিধা নিতে পারবেন।
ভবিষ্যতে MTP প্রযুক্তি আরও পরিণত হবে বলে আশা করা যায়। llama.cpp-এর মতো ওপেন সোর্স টুলসের মাধ্যমে এটি আরও বেশি মডেল এবং হার্ডওয়্যারে সমর্থন পাবে। Gemma 4-এর জন্য এই আপডেট দেখিয়ে দেয় যে স্থানীয় AI ইনফারেন্স কত দ্রুত এগিয়ে যাচ্ছে। যারা নিজের মেশিনে AI চালাতে আগ্রহী, তাদের জন্য এটি একটি স্বাগত পরিবর্তন।
আরও পড়ুন
এই সংবাদটি আন্তর্জাতিক সূত্রের তথ্য অবলম্বনে AI-সহায়তায় বাংলায় উপস্থাপন ও বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সম্পাদিত। মূল তথ্যের জন্য নিচের সূত্র দেখুন।
মূল প্রতিবেদন: dev.to ML
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...