解决低显存设备部署的核心方法
针对8GB显存设备的优化，Jan-nano提供以下具体解决方案：
- 使用GGUF量化版本：选择Q4_K_M量化级别，该版本在8GB设备上可实现性能与资源占用的最佳平衡。通过Hugging Face下载命令：
huggingface-cli download bartowski/Menlo_Jan-nano-GGUF --include "Menlo_Jan-nano-Q4_K_M.gguf" - Adjustment of inference parameters：启动时限制最大token数量（如
--max-model-len 4096），并关闭非必要功能（如减少tool-call-parser的并发数） - 采用分块处理策略：对于长文本任务，通过API分批发送文本片段，最后拼接结果
替代方案包括：选择更轻量的Q3_K_XL版本（需容忍约5%的性能下降），或使用CPU+RAM模式运行（需配置pip install llama-cpp-python)
This answer comes from the articleJan-nano: a lightweight and efficient model for text generationThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何在8GB显存的设备上优化Jan-nano的部署性能？
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