基础环境要求
- オペレーティングシステム：Linux/Windows（推荐Ubuntu 20.04+）
- ソフトウェア依存：Python 3.8+、Git、PyTorch 2.0+、Transformers库
- 账号权限：HuggingFace账户（用于下载Llama等模型）
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 . - 配置模型权限：
huggingface-cli login（需输入token） - 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
小规模测试：RTX 3090（24GB显存）可处理100MB级知识库；生产部署：推荐A100 80GB处理千万级知识条目。若仅用CPU运算，响应时间可能延长5-8倍。
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 " 如何安装和配置KBLaM环境？需要哪些硬件支持？
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