针对资源受限环境,推荐采用以下优化方案:
- 模型选择:
- 优先部署7B参数的轻量化模型(如Llama-2-7B-Chat)
- 启用量化加载模式(INT8量化可减少40%显存占用)
- 功能裁剪:在安装时选择最小化部署选项,禁用文档生成等非核心功能
- 资源分配:
- 限制并发请求数(默认配置文件
config.yaml
中调整max_concurrency
) - 为补全和扫描服务分配不同的CPU核心(通过cgroup实现隔离)
- 限制并发请求数(默认配置文件
- 缓存策略:开启补全缓存,对重复模式代码复用历史生成结果
实测表明:在8GB内存的云主机上,经过上述优化可同时服务5-8名开发者。建议配合定时重启策略(如每日凌晨重启服务)防止内存泄漏积累。
本答案来源于文章《MonkeyCode:企业级智能编程与代码安全管理工具》