Explicação dos recursos de geração de gráficos em grande escala do GraphAgent
O GraphAgent tem uma vantagem significativa na escala de simulação de redes sociais, pois sua arquitetura subjacente é especialmente otimizada para suportar a geração de grandes gráficos dinâmicos contendo 100.000 nós ou 10 milhões de bordas. Essa métrica de desempenho foi validada por benchmarks padronizados, e a arquitetura de computação paralela atinge um aumento de velocidade de 90,41 TP3T em comparação com os métodos tradicionais de geração de gráficos.
Em termos de implementação técnica, o projeto oferece um programa de aceleração paralela dedicado: o usuário deve passar no teste destart_launchers.pyInicie o serviço paralelo e passe o comandomain.pyExecutar tarefas específicas. Essa arquitetura aproveita ao máximo o poder computacional das CPUs modernas com vários núcleos, possibilitando o processamento eficiente de grandes quantidades de dados de gráficos em computadores com até 16 GB de RAM.
É importante observar que a geração de gráficos em larga escala requer uma chave de API do LLM e um ambiente de sistema configurados adequadamente. A documentação do projeto recomenda especificamente o uso do conda para criar um ambiente virtual dedicado e solicita que os usuários estejam cientes do custo das chamadas de API, um design que equilibra os requisitos de desempenho com o custo real de uso.
Essa resposta foi extraída do artigoGAG: Geração de um gráfico de relacionamento social usando um modelo grande para simular o comportamento humanoO
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch