Optimierungsprogramm
Die folgenden Maßnahmen werden bei Leistungsproblemen mit lokalen Bereitstellungen empfohlen:
- Grundlegende Konfiguration::
- Mindestens 16 GB RAM, 32 GB empfohlen für komplexe Aufgaben
- Beschleunigte Modellinferenz mit NVIDIA RTX 3060 und höheren GPUs
- SSD-Speicher gewährleistet Lese- und Schreibgeschwindigkeit von Daten
- Software-Optimierung::
- existieren
config.yamlAktivieren Sie die Modellquantifizierung in:quantization: 8bit - Begrenzung der Anzahl gleichzeitiger Intelligenzen (Standardwert 5, einstellbar auf 3)
- existieren
- alternativ::
- Hybride Bereitstellung: Weiterleitung rechenintensiver Aufgaben durch
api_keyRouting zu Cloud-Modellen konfigurieren - Isolierung ressourcenabhängiger Aufgaben mit Docker-Containern
- Hybride Bereitstellung: Weiterleitung rechenintensiver Aufgaben durch
Tests haben gezeigt, dass diese Optimierungen die Geschwindigkeit der Aufgabenausführung um das 2-3fache erhöhen können
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelEigent: eine Open-Source-Desktop-Anwendung für automatisierte Multi-Intelligence-ZusammenarbeitDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich Engpässe bei der Hardwareleistung beheben, wenn Eigent lokal eingesetzt wird?
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