asiai recommend

하드웨어와 용도에 기반한 엔진 추천을 받습니다.

사용법

asiai recommend [options]

옵션

옵션	설명
--model MODEL	추천을 받을 모델
--use-case USE_CASE	최적화 대상: throughput, latency, efficiency
--community	커뮤니티 벤치마크 데이터를 추천에 포함
--db PATH	로컬 벤치마크 데이터베이스 경로

데이터 소스

추천은 사용 가능한 최선의 데이터에서 우선순위에 따라 구축됩니다:

1. 로컬 벤치마크 — 자신의 하드웨어에서의 실행 결과
2. 커뮤니티 데이터 — 유사한 칩의 집계 결과 (--community 사용 시)
3. 휴리스틱 — 벤치마크 데이터가 없을 때의 내장 규칙

신뢰도 수준

수준	기준
High	5회 이상의 로컬 벤치마크 실행
Medium	1-4회 로컬 실행, 또는 커뮤니티 데이터 사용 가능
Low	휴리스틱 기반, 벤치마크 데이터 없음

예시

asiai recommend --model qwen3.5 --use-case throughput

  Recommendation: qwen3.5 — M4 Pro — throughput

  #   Engine       tok/s    Confidence   Source
  ── ────────── ──────── ──────────── ──────────
  1   lmstudio    72.6     high         local (5 runs)
  2   ollama      30.4     high         local (5 runs)
  3   exo         18.2     medium       community

  Tip: lmstudio is 2.4x faster than ollama for this model.

참고 사항

• 가장 정확한 추천을 위해 먼저 asiai bench를 실행하세요.
• --community를 사용하여 특정 엔진을 로컬에서 벤치마크하지 않은 경우의 빈틈을 채울 수 있습니다.
• efficiency 용도는 전력 소비를 고려합니다 (이전 벤치마크의 --power 데이터 필요).