완벽하지는 않지만, 로컬 모델에 가장 적합한 파라미터를 찾기 위해 설정과 조합을 스캔하는 데 도움을 줍니다. 효율적인 파라미터 탐색(parameter sweeps)을 제공하기 위해 강력한 실험 설계 기법(robust design of experiments techniques)을 사용합니다. 시간이 오래 걸리긴 합니다 (저는 밤새 실행했습니다). 하지만 제가 예상하지 못했던 설정을 찾는 데는 상당히 효과적입니다.

1단계: Morris Elementary Effects - 주어진 모델과 호스트 하드웨어에서 어떤 파라미터가 독립적이고 상호작용하는 효과를 가지는지 찾아냅니다.
2단계 이상: 가장 도움이 되는 값을 찾기 위해 파라미터 레벨을 탐색합니다.

저는 --iteration 과정에 대해 다소 실망했지만, 사람들이 제게 제안을 해주시면 기쁠 것 같습니다. 이 부분은 제가 할 수 있는 만큼 했다고 생각합니다. 설명 링크는 여기이고, github 저장소는 다음과 같습니다: https://github.com/bigattichouse/llama-optimize /u/bigattichouse가 제출했습니다 [링크] [댓글]