海外からのアクセス：www.kdjingpai.com

Ctrl + D このサイトをブックマークする

現在の場所図頭 " AIアンサー

如何克服硬件性能不足导致的本地模型运行缓慢问题？

2025-08-23

1.1 K

硬件资源不足的应对策略

针对低配设备用户，ローカル・ディープ・リサーチ提供多种优化方案：

轻量模型选择：改用Ollama的gemma3:4b等小型模型，仅需4GB显存
混合运行模式：在config.py设置cloud_fallback=True，当本地超时自动切换云API
セグメンテーション技術：将max_results设为10-15，通过多轮小批次处理降低内存压力

提言の実施：1) Windows用户可使用任务管理器设置CPU优先级；2) 笔记本用户建议外接散热底座；3) 对于超长文档，先用quick_summary功能提取关键段落后处理。实测在8GB内存设备上，通过调整Docker容器的内存限制参数仍可流畅运行基础功能。

この答えは記事から得たものである。ローカル・ディープ・リサーチ：詳細な調査レポートを作成するためのローカルで実行可能なツールについて

関連記事

無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何克服硬件性能不足导致的本地模型运行缓慢问题？

おすすめ

日本語