Lösungen zur Leistungsoptimierung
Die folgenden Optimierungen sind für Leistungsprobleme vorgesehen, die bei der lokalen Ausführung von DeepAgents auftreten können:
- Optimierung der ModellauswahlBevorzugen Sie Modelle mit einer moderaten Anzahl von Parametern (z. B. gpt-oss mit 7B Parametern), um ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Leistung herzustellen.
- Empfehlungen für die Hardware-KonfigurationMindestens 16 GB Arbeitsspeicher mit GPU-Beschleunigung, um die Reaktionszeit deutlich zu verbessern.
- Abstimmung der Parallelverarbeitungmax_workers: Ändern Sie den Parameter max_workers in config.yml, um die Anzahl der gleichzeitigen Subintelligenzen zu steuern (4-6 Threads empfohlen).
Spezifische Operationen:
- Wählen Sie die leichte Version des Modells bei ollama pull (fügen Sie das Suffix :7b hinzu)
- Starten Sie die Analyseaufgabe erst, nachdem Sie andere ressourcenintensive Programme geschlossen haben.
- Unwichtige Sub-Intelligenzen können für einfache Analysen abgeschaltet werden (Konfiguration von agent_dispatcher.py ändern)
Alternative: Wenn die Leistung der Geräte unzureichend ist, sollten Sie den Einsatz eines Cloud-Servers mit lokalem Zugriff durch Port-Mapping in Betracht ziehen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepAgents: eine KI-Intelligenz für professionelles AktienresearchDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Leistung von lokal eingesetzten KI-Finanzanalysetools optimiert werden?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil