Tipps zur Leistungsoptimierung
Lösungen für ressourcenbeschränkte Umgebungen:
- Rationalisierung der Komponentennur notwendige Tools laden (z.B. time/file/math tools on demand in demo.py)
- asynchrone Optimierung: Setzen Sie die UV-Schleifenstrategie klug ein (empfehlen Sie epoll für Linux, proactor für Windows)
- Caching-StrategieCaching von Antworten für HttpLLM aktivieren (Parameter cache_ttl hinzufügen)
- Hardware-AnpassungDeaktivieren der visuellen Fehlersuche (beim Start debug=False setzen), um Speicher zu sparen
Beispiel für ein Edge-Computing-Szenario: Beim Einsatz auf einem Raspberry Pi sollten Sie leichtgewichtige Modelle (z. B. Phi-3) bevorzugen, die Topologievisualisierung deaktivieren und die Semaphore auf weniger als 2 setzen, damit das Szenario für die Steuerung eines intelligenten Hauses stabil läuft.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOxyGent: ein quelloffenes Python-Framework für den schnellen Aufbau intelligenter SystemeDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Effizienz des OxyGent-Betriebs unter eingeschränkten arithmetischen Bedingungen optimiert werden?
