低算力环境下的优化方案
针对资源有限的开发团队，可采用以下策略高效运行FinGPT：
- 模型压缩技术：使用LoRA（Low-Rank Adaptation）方式进行轻量化训练，减少90%以上显存占用
- 云端方案：按需租用AWS p3.2xlarge或Google Cloud TPU等性价比实例
- Aufschlüsselung der Aufgaben：将大数据集拆分为时间片段分批次处理，使用checkpoint机制保存中间结果
- 精度权衡：在config.yaml中调整fp16混合精度设置，平衡计算速度和预测精度
- Caching-Mechanismus：对重复查询内容建立本地结果数据库，避免重复计算
特别建议：参与AI4Finance社区的项目协作，可共享部分计算资源并获得技术支持。”
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFinGPT: Open Source Financial Big Language Modelling Platform für Finanzanalysen und -vorhersagenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何克服小型团队使用FinGPT时的算力限制问题？
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