英語の原文: https://argusic.com/subject/optillm
optillm
LLM 向け推論プロキシの最適化
動作するソース: GitHubPythonApache-2.0コミット eaf171aa6da5
Python、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent、agentic ai、agentic framework、agentic workflow、agents、api gateway、chain of thought、genai.
optillm は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 18.5 分でインストールし、2 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。
OptiLLM package installed in a venv, plugins load correctly, CLI entry point works, test suite runs 153/163 passing (10 skipped due to MLX/environment conditions), and the local inference server starts, accepts HTTP requests, and generates real LLM responses with the codelion/dhara-250m model.
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法
Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 60 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。
計測した内容
この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。
うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)
エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。
- mcp v2.2.0 missing mcp.client.websocket module2.5 分
- test_batching.py, test_reasoning_tokens.py can't find test_utils0.5 分
- インストール時間
- 19 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 22 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 2 件に遭遇、2 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- curl -s -X POST http://localhost:8005/v1/chat/completions -H 'Content-Type: application/json' -H 'Authorization: Bearer optillm' -d '{"model":"codelion/dhara-250m","messages":[{"role":"user","content":"Hi"}],"max_tokens":10}' returned 200 with generated text; server health endpoint returned {"status":"ok"}
- 使用したモデルのトークン
- 109,796
- テストした正確なコミット
- eaf171aa6da5
- コンテナイメージ
- sha256:cdd920bce783
計測していない内容
残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。
- GPU メモリのピーク
- CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
- 長時間の実行での振る舞い
- 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
録画の最後
この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。
- `test_utils` not found from root dir in test_batching.py / test_reasoning_tokens.py → set `PYTHON… **Tests excluded** (need real API keys or a GPU): `test_api_compatibility.py`, `test_conversation_l… tokens used 109,796 Here's the summary of everything I did and found. **Install**: Created a venv, installed the package with `pip install -e .`. One dependency issue: t… **Tests run**: 153 passed, 10 skipped, 0 failed across all test suites that don't need external API… **Server verification (local inference)**: Started the server on port 8005 with `codelion/dhara-250… **Errors encountered and fixes**: - `mcp.client.websocket` not found in mcp v2.2.0 → installed mcp v1.30.0 - `test_utils` not found from root dir in test_batching.py / test_reasoning_tokens.py → set `PYTHON… **Tests excluded** (need real API keys or a GPU): `test_api_compatibility.py`, `test_conversation_l…
セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。
テスト方法
1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.
強みと限界
意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.
うまくいった点
- クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
- 2 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
- GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
- ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 です。
- 2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。
うまくいかなかった点、または不明な点
- インストールに 18.5 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 134 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
Argusic がインストールして時間を計測した agent のプロジェクト 135 件のうち、optillm は実行状態に達するまでの速さが 111 番目で、135 件中 87 件がそもそも実行状態に達しました。
適している用途
- ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
同じ分野でテストしたプロジェクト
ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。
実行履歴
トピック (出典: GitHub)
agentagentic-aiagentic-frameworkagentic-workflowagentsapi-gatewaychain-of-thoughtgenailarge-language-modelsllmllm-inferencellmapimixture-of-expertsmoamonte-carlo-tree-searchopenaiopenai-apioptimizationprompt-engineeringproxy-server
バッジを埋め込む
プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.
[](https://argusic.com/subject/optillm)質問
- optillm は動作しますか?
- はい。optillm は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 19 分でインストールして起動し、途中で 2 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は optillm をどのようにテストしましたか?
- 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット eaf171aa6da5 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- optillm のテストにはいくらかかりましたか?
- この判定を出した実行のコストは 0.11 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
- optillm のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
- この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 18.5 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
- optillm には GPU が必要ですか?
- 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
- optillm のインストールでは何がうまくいきませんか?
- 記録された実行では 2 件の問題が発生しました。そのうち 2 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
- optillm は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
- Argusic がインストールして時間を計測した agent のプロジェクト 135 件のうち、optillm は実行状態に達するまでの速さが 111 番目で、135 件中 87 件がそもそも実行状態に達しました。
- optillm の証拠はどこにありますか?
- 記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。