低资源环境优化指南
针对显存不足（如24GB以下）的GPU设备，可采用以下方案：
- 知识分片技术: Verwendung
split_knowledge.py将大知识库按主题分块，运行时动态加载 - 8bit量化: Hinzufügen
--quantize参数运行integrate.py，模型体积减少50% - CPU卸载策略: Konfiguration
offload_knowledge=True将非活跃知识向量暂存内存 - Optimierung der ChargenAnpassungen
--batch_size 4避免显存溢出
实测在RTX3090（24GB）上运行Llama-3-8B时：1）分片处理100万条知识可使显存占用控制在18GB内；2）量化后问答延迟从320ms降至210ms。另可考虑微软Phi-3-mini等小模型配合知识增强，性能损失小于15%但显存要求降低80%。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKBLaM: Ein erweitertes Open-Source-Tool zur Einbettung von externem Wissen in große ModelleDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何在有限GPU资源下优化知识增强模型的运行效率？
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