Localized Deployment Solutions
适用于Llama/Mistral等开源大模型部署，需配置NVIDIA GPU环境：
- hardware requirement：至少24GB显存（Llama3-70B需2×A100）
- service activation：通过vLLM的
serve命令加载模型 - parameter tuning：需设置
tensor-parallel-size等并行参数
Key configuration steps
- 设置CUDA设备可见性：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 - 指定HuggingFace缓存路径
- 启动服务时限制最大上下文长度
- 设置GPU内存利用率阈值(0.9-0.95)
性能优化技巧
- 离线批处理模式可提升3倍索引速度
- utilization
--skip_graph跳过初始图谱构建 - align
gpu-memory-utilization防止OOM
This answer comes from the articleHippoRAG: A multi-hop knowledge retrieval framework based on long term memoryThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何利用vLLM实现HippoRAG的本地模型部署？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil