Histórico da questão
Os LLMs executados localmente geralmente são limitados por hardware e podem sofrer gargalos de desempenho ao lidar com tarefas complexas.
prescrição
- Otimização da seleção de modelosSelecione o modelo apropriado de acordo com a configuração do hardware; por exemplo, recomenda-se que os dispositivos com 8 G de RAM usem o Qwen-7B em vez de um modelo maior.
- Modelo de implantação híbridoAcesso à API para modelos de nuvem (GPT/Claude) para tarefas de alta complexidade e modelos locais para tarefas de rotina.
- Técnicas de decomposição de tarefasUse o modelo ReAct para dividir tarefas grandes em várias tarefas menores a serem executadas de forma incremental.
Recomendações de ajuste de desempenho
1. defina os parâmetros apropriados de aceleração da GPU no Ollama
2. alocar mais recursos de computação para os contêineres do Docker
3. limpe regularmente o cache do modelo para melhorar o tempo de resposta
Opções
Considere se você continua a ter problemas de desempenho:
- Atualizar a configuração do hardware (especialmente recomendado para aumentar a memória)
- Requisitos computacionais reduzidos usando versões quantitativas de modelos
- Adoção de uma arquitetura de implementação distribuída
Essa resposta foi extraída do artigoLemon AI: uma estrutura de corpo de inteligência de IA de código aberto executada localmenteO
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