资源受限环境下的优化策略
针对硬件限制，可采用分级处理和技术组合方案：
- Chunking technology::
1. Utilization--config "small"参数首先生成子图
2. Adoption--chunk_size 5000控制单次处理节点数
3. 用merge_graphs.py脚本后期拼接 - Resource optimization::
– 启用--low_memory模式（需修改main.py第47行）
– 将python main.pychange intopython -O main.py启用优化编译
– 在Docker中限制内存使用--memory=8g
Alternatives:
1. 云端部署：在Google Colab配置环境，利用免费T4 GPU
2. 模型降级：改用gpt-3.5-turbo替代更大模型
3. 延迟生成：设置--interval 0.5降低请求频率
关键配置调整：
– 修改requirements.txt中用python-igraphsubstitute fornetworkx
– 在start_launchers.py中减少num_workers数量
– 关闭可视化中间过程节省内存
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何克服在低配置电脑上运行GraphAgent生成大图的性能瓶颈？
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