如何在8GB显存的设备上优化Jan-nano的部署性能？

2025-08-21

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解决低显存设备部署的核心方法

针对8GB显存设备的优化，Jan-nano提供以下具体解决方案：

使用GGUF量化版本：选择Q4_K_M量化级别，该版本在8GB设备上可实现性能与资源占用的最佳平衡。通过Hugging Face下载命令：huggingface-cli download bartowski/Menlo_Jan-nano-GGUF --include "Menlo_Jan-nano-Q4_K_M.gguf"
推論パラメータの調整：启动时限制最大token数量（如--max-model-len 4096），并关闭非必要功能（如减少tool-call-parser的并发数）
采用分块处理策略：对于长文本任务，通过API分批发送文本片段，最后拼接结果

替代方案包括：选择更轻量的Q3_K_XL版本（需容忍约5%的性能下降），或使用CPU+RAM模式运行（需配置pip install llama-cpp-python)

この答えは記事から得たものである。Jan-nano：軽量で効率的なテキスト生成モデルについて