軽量展開のための3つの最適化戦略
GPT-Loadの最適化スキームは以下の通りです：
- 合理化モデルMySQLの代わりにSQLiteを使用し（DATABASE_DSN=sqlite://data.dbを変更）、メモリフットプリントが80%減少した。
- 構成作物: docker-compose.ymlのRedisサービスをコメントアウトし、代わりにインメモリキャッシングを使用する（注意：クラスタリングは使用できません）。
- パラメーター・チューニング: .envのGOMAXPROCS=2を設定してCPUコア数を制限し、クラッシュを防ぐためにREQUEST_TIMEOUT=30sを調整する。
具体的な手順：1）必要なイメージだけをダウンロードする：docker pull tbphp/gpt-load-core; 2）起動コマンドを簡略化する：docker compose up -scale worker=1; 3）topコマンドでリソースの使用状況を監視する。実際のテストでは、Raspberry Pi 4B上で、1日あたり10万リクエストを処理する最適化が安定して実行できることがわかった。
この答えは記事から得たものである。GPT-Load：高性能モデル・エージェント・プールおよび鍵管理ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 限られたサーバーリソースで高性能モデルエージェントを展開するには？
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