Drei Optimierungsstrategien für den leichtgewichtigen Einsatz
Server mit geringer Konfiguration (z.B. 2-Core 4G) müssen mit dem Fokus auf Ressourcenverbrauch, Startgeschwindigkeit und Stabilität eingesetzt werden:
- Schlankes ModellSQLite anstelle von MySQL verwenden (DATABASE_DSN=sqlite://data.db ändern), Speicherbedarf um 80% reduziert
- Komponente AckerbauRedis-Dienst in docker-compose.yml auskommentieren und stattdessen In-Memory-Caching verwenden (Hinweis: Clustering ist nicht verfügbar)
- ParameterabstimmungGOMAXPROCS=2 in .env einstellen, um die Anzahl der CPU-Kerne zu begrenzen, und REQUEST_TIMEOUT=30s einstellen, um Abstürze zu vermeiden.
Konkrete Schritte: 1) nur das notwendige Image herunterladen: docker pull tbphp/gpt-load-core; 2) vereinfachter Startbefehl: docker compose up -scale worker=1; 3) Überwachung der Ressourcennutzung durch den Befehl top. Der Praxistest zeigt, dass die Optimierung stabil auf dem Raspberry Pi 4B läuft und 100.000 Anfragen pro Tag verarbeitet.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGPT-Load: Hochleistungsmodell-Agentenpool und SchlüsselverwaltungstoolDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können leistungsstarke Modellagenten mit begrenzten Serverressourcen eingesetzt werden?
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