> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://arka-agent-mintlify-f21cea86.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Hardware-aware मॉडल चयन

> अपने CPU, RAM, GPU, और disk की जाँच करके प्रति-task LLM मॉडल सुझाएँ — फिर वैकल्पिक रूप से उन्हें ai-skill-model profiles पर लागू करें।

Model advisor आपकी मशीन की जाँच करता है और Arka के skill profiles (`route`,
`chat`, `summarize`, आदि) के लिए **प्रति-task LLM मॉडल** सुझाता है।

## प्राकृतिक भाषा

```bash theme={null}
arka select best model for my pc
arka what llm model should I use
arka optimize models for my hardware
arka best models for my mac
arka auto configure models from my hardware --apply
```

## CLI

```bash theme={null}
arka select_model                    # recommendations दिखाएँ
arka select_model --apply            # llm-skill-models.json में लिखें
arka select_model --json             # machine-readable output
arka select_model probe              # केवल hardware snapshot
arka select_model --local            # सबसे मज़बूत installed local मॉडल चुनें जो fit हो
arka select_model --local --run "summarize this repo"  # इसके साथ Ollama के ज़रिये prompt चलाएँ
```

## Hardware tiers

| Tier | सामान्य hardware | रणनीति |
| - | - | - |
| `minimal` | कम RAM, कोई GPU नहीं | केवल cloud, tiny/fast मॉडल |
| `cloud_light` | Laptop, कोई local LLM नहीं | तेज़ cloud APIs |
| `balanced` | 8–16 GB RAM | Cloud primary, वैकल्पिक small local |
| `local_capable` | 16+ GB RAM, GPU | भारी कार्यों के लिए Ollama + cloud का मिश्रण |
| `local_heavy` | 32+ GB RAM, मज़बूत GPU | local Ollama मॉडल को प्राथमिकता |

Advisor CPU cores, RAM, GPU (CUDA/MPS/Metal), disk space, battery status, और
installed Ollama मॉडल की जाँच करता है।

## सुझाव लागू करें

```bash theme={null}
arka select_model --apply
# या
arka auto apply models for my hardware
```

यह `~/.config/arka/llm-skill-models.json` में लिखता है। किसी भी समय व्यक्तिगत
profiles override करें:

```bash theme={null}
arka ai-skill-model chat gemini/gemini-2.0-flash
```

## आवश्यकताएँ

* Cloud tiers के लिए कम से कम एक cloud API key (`GEMINI_API_KEY`, `GROQ_API_KEY`, आदि)।
* Local tiers के लिए pulled मॉडलों के साथ `ollama serve` चल रहा हो।

केवल on-device विकल्प के लिए, `select_model --local` का उपयोग करें। Arka उपलब्ध
Ollama मॉडलों और local memory/GPU क्षमता की जाँच करता है, फिर सबसे बड़ा installed
text मॉडल चुनता है जो runtime headroom के साथ fit हो सके। सभी skill profiles के
लिए उस मॉडल का उपयोग करने हेतु `--apply` जोड़ें।

## संबंधित

* [LLM concepts](/concepts/llm) — providers और failover
* [Configuration reference](/reference/configuration) — `ai-skill-model` settings


## Related topics

- [Free AI credits का अधिकतम उपयोग](/hi/guides/free-credits.md)
- [अपने Arka अनुभव को personalize करें](/hi/guides/personalize.md)
- [Arka CLI command और flag reference](/hi/guides/cli.md)
- [मुफ़्त मॉडल खोजें](/hi/guides/free-models.md)
- [Configuration](/hi/guides/configuration.md)


This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.