<?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>Flash Attention 設定 on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/flash-attention-%E8%A8%AD%E5%AE%9A/</link><description>Recent content in Flash Attention 設定 on Negi AI Lab</description><image><title>Negi AI Lab</title><url>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</url><link>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Sat, 30 May 2026 00:52:33 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/flash-attention-%E8%A8%AD%E5%AE%9A/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>llama.cppでVRAM消費を抑えて長文推論を動かす方法</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/llamacpp-vram-save-flash-attention-f16/</link><pubDate>Sat, 30 May 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/llamacpp-vram-save-flash-attention-f16/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;所要時間:&lt;/strong&gt; 約45分 | &lt;strong&gt;難易度:&lt;/strong&gt; ★★★★☆&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="この記事で作るもの"&gt;この記事で作るもの&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;llama.cppの最新最適化（Flash Attentionのf16マスク適用）を取り入れ、従来よりも少ないVRAMで10k以上の長文コンテキストを処理できる推論環境を構築します。
具体的には、GitHubから最新のソースコードをビルドし、特定のコンパイルフラグを用いてFlash Attentionを有効化した上で、Pythonから制御するスクリプトを完成させます。
Pythonの基本操作とターミナルでのコマンド入力ができることを前提としています。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>