膨大なコード処理のための技術的ソリューション
GBレベルのコードベースを分析するために、以下の戦略を採用することができる：
- YaRNエクステンションの有効化コンテキスト・ウィンドウを256Kから1Mトークンに拡張し、スタートアップ・パラメーターを変更する。
-c 1000000 - スライス・アンド・ダイス加工技術::
- 利用するqwen split-by-modules機能モジュールごとにコードベースを分割するコマンド
- 各モジュールを個別に分析した後の集計結果 - 混合精密推論オーラマ配備で追加
--gpu --precision fp16メモリ使用量を減らすパラメータ - ディスク・キャッシュの仕組み構成
export QWEN_DISK_CACHE=/path/to/cache部分的な中間結果をディスクに書き込めるようにする。 - 段階的ローディング戦略スルー
.gitignoreテストファイルなどの非中核コードのパターンフィルタリング
推奨ハードウェア構成：
- 1Mのコンテクストを処理：少なくとも80GBのビデオメモリを搭載したA100/A800グラフィックスカード
- 256Kコンテキスト：24GBのビデオメモリ RTX 4090がタスクに対応
- CPU専用モード：128GB以上のRAMとavx512命令セットのサポートが必要
この答えは記事から得たものである。Qwen3-Coder: オープンソースコード生成とインテリジェントプログラミングアシスタントについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 大規模なコードベースを分析する際、メモリの制約をどのように克服するか？
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