Analysis of efficiency bottlenecks
处理百万级数据行时，常规方法常面临内存不足和响应延迟问题。TableGPT Agent通过以下机制实现优化：
核心优化手段
- vLLM加速推理：采用vLLM框架部署TableGPT2模型，支持continuous batching技术
- chunking strategy：对于超大数据自动进行分块处理(需配置`chunk_size`参数)
- 会话缓存：通过`checkpointer`和`session_id`保存中间结果，避免重复计算
Implementation of recommendations
- CUDA环境配置时选择与显卡匹配的版本(cu118/cu124)
- 修改`LocalPyBoxManager`初始化参数设置内存阈值
- 对于持久化分析，使用`MemorySaver`的子类实现磁盘存储
caveat
Excel文件建议先转为CSV格式，并使用`pandas.read_csv(chunksize=50000)`分批加载
This answer comes from the articleTableGPT Agent: Intelligent Tool Designed to Analyze Complex Tabular DataThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化大规模表格数据的处理效率？
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