Lokalisierte Einsatzszenarien
适用于Llama/Mistral等开源大模型部署，需配置NVIDIA GPU环境：
- Hardware-Voraussetzung：至少24GB显存（Llama3-70B需2×A100）
- Service-Aktivierung：通过vLLM的
serve命令加载模型 - Parameterabstimmung：需设置
tensor-parallel-size等并行参数
Wichtige Konfigurationsschritte
- 设置CUDA设备可见性：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 - 指定HuggingFace缓存路径
- 启动服务时限制最大上下文长度
- 设置GPU内存利用率阈值(0.9-0.95)
性能优化技巧
- 离线批处理模式可提升3倍索引速度
- ausnutzen
--skip_graph跳过初始图谱构建 - anpassen
gpu-memory-utilization防止OOM
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelHippoRAG: Ein Multi-Hop-Wissensabrufsystem auf der Grundlage des LangzeitgedächtnissesDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何利用vLLM实现HippoRAG的本地模型部署？
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