BOPIS 开源：用贝叶斯优化搜索 llama.cpp 配置以降低本地 LLM 推理能耗

作者发布论文配套软件工件 BOPIS，用贝叶斯优化与 Pareto 选择在 llama.cpp 运行时配置空间中搜索每 prompt GPU 能耗最低的设置，同时保持推理速度与输出质量，并与未优化默认配置和随机搜索基线做三方验证。搜索范围覆盖 Qwen2.5-Instruct 0.5B/1.5B/3B/7B 与 F16、Q8_0、Q4_K_M 精度组合，支持 llama-server、Ollama 和模拟后端；测量核心仅用 Python 标准库，BERTScore 评分作为独立离线阶段。对无功耗传感的 GPU（如 MX330）提供基于资源占用的估算模式并标注 energy_scope，文档还记录了论文第三章的多处修正，包括 Expected Improvement 公式符号写反等问题。