パフォーマンス最適化ソリューション
DeepAgents をローカルで実行する際に発生する可能性のあるパフォーマンスの問題に対して、以下の最適化が提供されています：
- モデル選択の最適化精度と性能のバランスを取るため、適度なパラメータ数のモデルを選ぶ（例えば、7Bのパラメータを持つgpt-oss）。
- 推奨ハードウェア構成少なくとも16GBのRAMを搭載し、GPUアクセラレーションで応答性を飛躍的に向上。
- 並列処理チューニングconfig.ymlのmax_workersパラメータを変更し、サブインテリジェンスの同時実行数を制御する（4～6スレッドを推奨）。
具体的なオペレーション
- ollamaプルでライトバージョンのモデルを選択する（接尾辞に:7bを付ける）
- 他のリソースを消費するプログラムを終了してから、分析タスクを開始する。
- 単純な分析のために、本質的でないサブインテリジェントをオフにすることができる(agent_dispatcher.pyの設定を変更する)
代替案：機器の性能が不十分な場合は、ポートマッピングによるローカルアクセスでクラウドサーバーの導入を検討する。
この答えは記事から得たものである。DeepAgents：プロ級の株式調査のためのAIインテリジェンスについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ローカルに配備されたAI財務分析ツールのパフォーマンスを最適化するには？
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