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

如何实现离线环境下DocAgent的文档生成功能?

2025-08-24 990

本地化部署与模型轻量化方案

针对无网络连接的特殊场景,需执行三步本地化配置::

  • モデルの選択:在agent_config.yaml配置本地模型路径(如量化版的LLAMA2-7B)
    llm_endpoint: "local"
    model_path: "./models/llama-2-7b-chat.Q4_K_M.gguf"
  • ハードウェアの最適化:使用llama.cpp等推理框架,在4GB内存设备上可运行7B参数模型
  • 依赖精简:通过pip install –no-deps仅安装核心依赖,移除云服务相关组件

提言の実施:

  1. 使用预构建的Docker镜像(docagent-offline版)快速部署
  2. 对模型采用GGUF格式量化,平衡性能与精度
  3. 开发测试阶段可选用更小的Phi-2等微型模型

おすすめ

AIツールが見つからない?こちらをお試しください!

キーワードを入力する アクセシビリティこのサイトのAIツールセクションは、このサイトにあるすべてのAIツールを素早く簡単に見つける方法です。

トップに戻る

ja日本語