在RK3588等边缘设备部署AI模型时，内存不足是常见问题，可通过以下步骤解决：
1. 优化编译选项：在编译FastDeploy时限制任务并发数（如python setup.py build -j 4），减少内存峰值占用。
2. 添加交换分区：为设备配置至少4GB Swap交换空间（具体步骤：
a) sudo fallocate -l 4G /swapfile
b) sudo chmod 600 /swapfile
c) 通过sudo swapon /swapfilestart using
3. 启用模型量化：使用FastDeploy的W8A16或FP8量化功能（model.enable_quantization()），可减少50%-75%内存占用。
4. 选择性编译：仅启用必要模块（如RKNPU2通过ENABLE_RKNPU2_BACKEND=ON），避免无关后端的资源消耗。
This answer comes from the articleFastDeploy: an open source tool for rapid deployment of AI modelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " How to solve the out-of-memory problem when AI models are deployed to edge devices such as RK3588?
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