嵌入式部署的轻量化方案
针对资源受限环境的特殊处理：
- 选择最小量化版本: Use
Q2_K级别GGUF模型（约1.8GB），通过llama.cpp转换格式 - 编译优化: Enable
-mfpu=neon等ARM架构特定指令集加速 - memory management: Configuration
--n-gpu-layers 15将部分计算卸载到GPU
Typical workflow:
1. 通过交叉编译生成ARM版vllm
2. 使用TensorRT-LLMconversion model
3. 部署为HTTP微服务（Flask+Waitress）
take note of：树莓派4需搭配Q2_K版本和主动散热
This answer comes from the articleJan-nano: a lightweight and efficient model for text generationThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在智能家居设备上如何实现Jan-nano的嵌入式部署？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil