嵌入式部署的轻量化方案
针对资源受限环境的特殊处理：
- 选择最小量化版本: Verwendung
Q2_K级别GGUF模型（约1.8GB），通过llama.cpp转换格式 - 编译优化: Freigeben
-mfpu=neon等ARM架构特定指令集加速 - Speicherverwaltung: Konfiguration
--n-gpu-layers 15将部分计算卸载到GPU
典型工作流：
1. 通过交叉编译生成ARM版vllm
2. verwendenTensorRT-LLMKonvertierungsmodell
3. 部署为HTTP微服务（Flask+Waitress）
zur Kenntnis nehmen：树莓派4需搭配Q2_K版本和主动散热
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelJan-nano: ein leichtes und effizientes Modell für die TexterstellungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 在智能家居设备上如何实现Jan-nano的嵌入式部署？
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