Ein praktischer Ansatz zur Leistungsoptimierung
Die folgenden Lösungen werden für häufige Engpässe bei der lokalen Bereitstellung angeboten:
- Vorbereitung der HardwareEs wird empfohlen, mindestens 8 GB RAM zu haben. Bei mehr als 10.000 Speicherknoten sind mehr als 16 GB RAM erforderlich, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten.
- Netzwerk-KonfigurationWenn die Latenzzeit der API-Aufrufe hoch ist, können Sie die API_BASE_URL in der .env-Datei auf die nächstgelegene Serveradresse ändern (asiatische Benutzer können https://core-asia.heysol.ai ausprobieren).
- Datenverwaltungnpm run cleanup" regelmäßig ausführen, um den Log-Cache zu bereinigen. Inaktive Speicherknoten können als JSON-Backup exportiert und dann gelöscht werden.
- ProzessüberwachungMCP-Dienst: Führen Sie den MCP-Dienst mit einem Prozessmanager wie PM2 aus und konfigurieren Sie eine automatische Neustartrichtlinie, um unerwartete Abstürze zu bewältigen.
Bei einem 400-Fehler prüfen Sie zunächst die Gültigkeit von API_TOKEN; bei einem 503-Fehler stellen Sie sicher, dass Port 3000 nicht belegt ist.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCore: ein Werkzeug zur personalisierten Speicherung großer ModelleDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können Leistungsprobleme bei der lokalen Bereitstellung von Core optimiert werden?
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