低資源環境最適化ガイド
ビデオメモリが十分でないGPUデバイス（たとえば24GB以下）の場合、以下の方式を使用することができます：
- ナレッジスライシング技術使用
split_knowledge.py大規模な知識ベースをトピックごとにチャンキングし、実行時に動的にロードする。 - 8ビット量子化追加
--quantizeパラメタリゼーションintegrate.pyモデル体積は50%減少。 - CPUオフロード戦略構成
offload_knowledge=True非アクティブな知識ベクトルをメモリに保存 - バッチ最適化調整
--batch_size 4ビデオメモリのオーバーフローを避ける
Llama-3-8BをRTX3090（24GB）で実行した場合：1）100万個の知識をスライスして処理することで、ビデオメモリ使用量を18GB以内に抑えることができる。80%です。
この答えは記事から得たものである。KBLaM：大規模モデルに外部知識を埋め込むためのオープンソース拡張ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 限られたGPUリソースで知識増大モデルの運用効率を最適化するには？
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