为提升Klee的模型运行效率，可采取以下优化策略：
ハードウェア層の最適化
- メモリ管理：运行7B参数模型建议16GB内存，13B模型需32GB以上。可通过任务管理器监控内存占用，关闭冗余进程。
- GPUアクセラレーション：若设备配备NVIDIA显卡，可配置Ollama启用CUDA（需额外安装驱动和工具包）。
软件层调整
- 模型量化：选择4-bit量化版本（如llama2-7b-q4）可减少50%内存占用，精度损失可控。
- バッチ：对长文档分析时，在设置中调小context window（如从2048改为512 token）降低单次计算负荷。
ヒントとコツ
- 预热加载：首次启动模型后保持常驻，避免重复加载耗时。
- セッション管理：定期清理对话历史以减少内存累计占用。
- モデルの選択：中文场景优先选择Chinese-LLaMA等本地化模型，提升生成质量。
对于性能瓶颈，建议在GitHub提交issue时附上系统监控截图（如CPU/GPU利用率），便于社区针对性优化。
この答えは記事から得たものである。Klee：デスクトップ上でAIマクロモデルをローカルに実行し、プライベート知識ベースを管理するについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 使用Klee运行大语言模型时有哪些性能优化建议？
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