Performance Bottleneck Analysis
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B模型需要考虑内存占用、推理速度和硬件适配等问题。
关键优化措施
- 模型量化选择
使用Q5_K_M等量化版本，平衡精度与速度 - parameterization
合理设置ctx-size(如8192)和batch-size参数：--ctx-size 8192,8192 --batch-size 128,8192 - 硬件利用
increase--nn-preload default:GGML:AUTO:模型文件.gguf启用自动硬件加速 - 模型切割
对极大模型可考虑分层加载或模型并行
进阶优化方向
1)编译专门针对目标CPU优化的WasmEdge版本；2)集成NPU加速；3)启用模型缓存；4)使用更高效的提示词模板。
This answer comes from the articleLlamaEdge: the quickest way to run and fine-tune LLM locallyThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化DeepSeek-R1模型在边缘设备上的运行性能？
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