解决本地部署的硬件性能瓶颈方案
本地运行时，Jaaz依赖GPU进行AI模型计算，针对硬件不足的情况可采取以下分级解决方案：
- Cloud-basierte Alternativen：在设置中切换为云端API模式（如Replicate/OpenAI），仅需4GB内存即可运行基础功能
- 轻量化模型选择：安装Ollama时选择小型模型（如LLaMA-2-7B或Stable-Diffusion-v1.5）而非大型模型
- 性能优化设置：在server/config.yaml中调整参数：
- 将batch_size设为1
- 启用low_vram_mode
- 关闭xformers加速模块
- 硬件扩展方案：外接eGPU（Mac用户）或使用云主机内网穿透（推荐M1/MacMini+Tailscale）
特殊场景处理：若遇显存溢出，可通过编辑comfyui/config.json调整显存分配策略。企业用户建议采用分级部署方案，将训练与推理分开在不同设备执行。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelJaaz: eine lokal betriebene KI-Intelligenz für kreatives Design und BilderzeugungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ich die mangelnde Hardwareleistung bei der lokalen Bereitstellung von Jaaz beheben?
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