针对资源受限环境，推荐采用以下优化方案：
- Model Selection::
- 优先部署7B参数的轻量化模型（如Llama-2-7B-Chat）
- start using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
- Resource allocation::
- 限制并发请求数（默认配置文件
config.yamlmid-range adjustmentmax_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
- caching strategy：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。
This answer comes from the articleMonkeyCode: Enterprise-grade Intelligent Programming and Code Security Management ToolThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 对于算力有限的中小团队，如何优化MonkeyCode的资源占用？有哪些轻量化方案？
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