Analyse von Leistungsengpässen
Das Modell DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B erfordert die Berücksichtigung von Speicherplatzbedarf, Inferenzgeschwindigkeit und Hardwareanpassung.
Wichtige Optimierungsmaßnahmen
- Quantitative Modellauswahl
Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit mit quantisierten Versionen wie Q5_K_M - Parametrisierung
Stellen Sie die Parameter ctx-size (z.B. 8192) und batch-size entsprechend ein:--ctx-size 8192,8192 --batch-size 128,8192 - Nutzung der Hardware
erhöhen.--nn-preload default:GGML:AUTO:模型文件.ggufAutomatische Hardwarebeschleunigung einschalten - Modell Schneiden
Bei sehr großen Modellen kann eine schichtweise Belastung oder Modellparallelität in Betracht gezogen werden.
Erweiterte Optimierungsmöglichkeiten
1) Kompilieren einer speziell für die Ziel-CPU optimierten Version von WasmEdge; 2) Integrieren der NPU-Beschleunigung; 3) Aktivieren des Modell-Caching; 4) Verwenden effizienterer Cue-Word-Vorlagen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLlamaEdge: der schnellste Weg, LLM lokal auszuführen und zu optimieren!Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Leistung des DeepSeek-R1-Modells auf Endgeräten optimieren?
