低资源环境下的性能优化方案
针对显存不足的设备，可通过以下方法实现优化运行：
- Model Selection Strategy：优先使用1.8B或7B参数版本，13B/14B模型需至少40GB显存
- 精度调整：将torch.float16改为torch.float32虽会降低速度但减少显存占用（约节省20%）
- 批处理限制：设置max_batch_size=1并启用–gpu False参数
进阶优化技巧：
- 使用CleanTool预处理数据，移除冗余对话可提升15-20%效率
- 调整generate参数：temperature降至0.5、max_new_tokens设为128可缓解显存压力
- 采用模型并行技术：通过device_map参数将不同层分配到多个GPU
Alternatives:若仍无法满足，可申请教育机构合作通道获取云端API访问权限。
This answer comes from the articleEduChat: Open Source Education Dialogue ModelThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化EduChat在低显存GPU设备上的运行效率？
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