基本的な環境要件
- オペレーティングシステムLinux/Windows（Ubuntu 20.04+を推奨）
- ソフトウェア依存Python 3.8以上、Git、PyTorch 2.0以上、Transformersライブラリ
- アカウント権限HuggingFaceアカウント（Llamaなどのモデルをダウンロードするために使用）
ステップバイステップのインストールガイド
- クローン倉庫
git clone https://github.com/microsoft/KBLaM.git - コアの依存関係をインストールします：
pip install -e . - モデル権限の設定：
huggingface-cli login（トークンを入力する必要があります） - インストールの確認：実行
python -m kblam.test
推奨ハードウェア構成
小規模テスト：RTX 3090（24GB ビデオメモリ）は100MB規模のナレッジベースを処理可能；生産展開：A100 80GBを推奨し、数千万件の知識項目を処理します。CPUのみで演算する場合、応答時間が5～8倍長くなる可能性があります。
この答えは記事から得たものである。KBLaM：大規模モデルに外部知識を埋め込むためのオープンソース拡張ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " KBLaM環境のインストールと設定方法は？どのようなハードウェアサポートが必要ですか？
