Eigentをローカルに展開する際のハードウェア・パフォーマンスのボトルネックを解消するには？

2025-08-19

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最適化プログラム

ローカル配備におけるパフォーマンスの問題については、以下の対策を推奨する：

基本構成::
- 最低16GBのRAM、複雑な作業には32GBを推奨
- NVIDIA RTX 3060以上のGPUによるモデル推論の高速化
- SSDストレージがデータの読み書きを高速化
ソフトウェアの最適化::
- あるconfig.yamlでモデルの定量化を可能にする：quantization: 8bit
- 同時進行する知能の数を制限する（デフォルト5、3まで調整可能）
オルタナティブ::
- ハイブリッド配備：計算集約的なタスクは、次のような配備を経由する。api_keyクラウドモデルへのルーティングの設定
- Dockerコンテナによるリソース重視タスクの分離

テストでは、これらの最適化によってタスクの実行速度が2～3倍向上することが示されている。