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如何在有限算力环境下实现高效的检索增强生成？

2025-09-10
AIアンサー
1.5 K

资源限制挑战

中小企业常面临GPU算力不足的问题，难以部署实时检索的RAG系统。

PRAG的轻量化方案

  • LoRA适配器：仅需训练0.1%的额外参数
  • 离线预处理：所有文档参数化可提前完成
  • 最小依赖：基础环境仅需Python 3.10+和CUDA 11

導入ガイド

  1. 创建conda虚拟环境隔离依赖
  2. 安装精简版依赖包（requirements.txt)
  3. 使用HuggingFace加速库优化推理
  4. 对于CPU环境：
    • 使い始めるtorch.use_dynamoパラダイム
    • 采用8-bit量化加载模型

コスト管理のヒント

推荐使用AWS Lambda等无服务器方案运行参数训练模块，按需付费可降低90%云端成本。

この答えは記事から得たものである。PRAG: Q&Aシステムのパフォーマンス向上のためのパラメトリック検索拡張生成ツールについて

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