資源制約環境における最適化戦略
针对硬件限制，可采用分级处理和技术组合方案：
- チャンキング技術::
1.使用する--config "small"参数首先生成子图
2.採用--chunk_size 5000控制单次处理节点数
3. 用merge_graphs.py脚本后期拼接 - リソースの最適化::
- イネーブル--low_memory模式（需修改main.py第47行）
- はpython main.pyに変えるpython -O main.py启用优化编译
– 在Docker中限制内存使用--memory=8g
代替案だ：
1. 云端部署：在Google Colab配置环境，利用免费T4 GPU
2. 模型降级：改用gpt-3.5-turbo替代更大模型
3. 延迟生成：设置--interval 0.5リクエストの頻度を減らす
キーコンフィギュレーションの調整：
– 修改requirements.txt中用python-igraph代わりにnetworkx
- でstart_launchers.py中减少num_workers数量
– 关闭可视化中间过程节省内存
この答えは記事から得たものである。GAG：人間の行動をシミュレートする大規模モデルを用いた社会関係グラフの生成について
