Herausforderungen des operativen Umfelds
Die Ausführung von KI-Frameworks auf Geräten mit begrenztem Speicher (z. B. unter 8 GB) oder älteren CPUs kann zu Leistungsproblemen führen und erfordert spezielle Optimierungsstrategien.
Optimierungsprogramm
- Auswahl leichter Modelle:: Kleine Modelle wie Gemma-2B oder TinyLlama werden anstelle von großen Modellen verwendet.
- Konfiguration von Ressourcenbeschränkungen
- Modulare Nutzung von Funktionen
Speicher- und CPU-Nutzungsobergrenzen in Docker Compose festlegen.
Laden Sie nur die erforderlichen Funktionsmodule, z. B. nur die Funktionen zur Codegenerierung oder Datenanalyse.
Spezifische Parametereinstellungen
1. die Ressourcenbeschränkungen in der Datei docker-compose.yml zu ändern.
2. die GPU-Beschleunigung in Ollama mit dem Parameter -num-gpu 0 deaktivieren
3. die Einrichtung von SWAP-Speicherplatz, um den Speichermangel auszugleichen
Zusätzliche Empfehlungen
- Unnötige Hintergrunddienste schließen
- Geringerer GUI-Ressourcenverbrauch durch Ausführung im Terminalmodus
- Prioritäten für kleine Aufgaben setzen (z. B. große Dateien aufteilen)
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLemon AI: Ein lokal laufendes Open Source AI Intelligence Body FrameworkDie
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