Analyse von Leistungsengpässen
Akademische Arbeiten enthalten in der Regel eine Menge Fachjargon und komplexe Sätze, die leicht zum Verwechseln führen können:
- Speicherüberlauf
- Zeitüberschreitung bei der Verarbeitung
- Erhöhte Fehlerraten für physische Verbindungen
Tuning-Programm
- Hardware-Ebene::
- aufstellenDOCKER_MEM_LIMIT=8g
- Separaten SSD-Speicher für Fuseki zuweisen - Optimierung der Parameter::
–ESTIMATED_CHUNKS=论文页数*3
–MAX_TOKENS_PER_CHUNK=2048 - Prozessoptimierung::
- Stufenweise Verarbeitung: Extrahieren von Metadaten vor dem Parsen des Textes
- ermöglichen--incrementalinkrementeller Verarbeitungsmodus
Tipps zur Domänenanpassung
- Vorinstallierte Fachontologien (z. B. MeSH Medical Thesaurus)
- konfigurieren.
ACADEMIC_MODE=trueSpezielle Behandlung von Formeln/Zitaten ermöglichen - ausnutzen
--skip-referencesReferenzauflösung überspringen
Monitoring-Empfehlungen
passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)docker statsÜberwachen Sie die Speichernutzung, wenn Sie 70% überschreiten:
1. erhöhenRECURSION_LIMIT
2. eine HerabstufungLLM_TEMPERATUREReduzierte Variantenbildung
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOntoCast: ein intelligenter Rahmen für die Extraktion von semantischen Tripeln aus DokumentenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich die Leistungsprobleme von OntoCast bei der Verarbeitung langer wissenschaftlicher Arbeiten optimieren?
