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在智能家居设备上如何实现Jan-nano的嵌入式部署？

2025-08-21
AIアンサー
272

嵌入式部署的轻量化方案

针对资源受限环境的特殊处理：

  1. 选择最小量化版本使用Q2_K级别GGUF模型（约1.8GB），通过llama.cpp转换格式
  2. 编译优化イネーブル-mfpu=neon等ARM架构特定指令集加速
  3. メモリ管理構成--n-gpu-layers 15将部分计算卸载到GPU

典型的なワークフロー：
1. 通过交叉编译生成ARM版vllm
2. 使用TensorRT-LLM変換モデル
3. 部署为HTTP微服务（Flask+Waitress）
銘記する：树莓派4需搭配Q2_K版本和主动散热

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

無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 在智能家居设备上如何实现Jan-nano的嵌入式部署？
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