资源受限环境下的优化策略
针对硬件限制，可采用分级处理和技术组合方案：
- 分块处理技术::
1. 使用--config "small"参数首先生成子图
2. adoção--chunk_size 5000控制单次处理节点数
3. 用merge_graphs.py脚本后期拼接 - Otimização de recursos::
– 启用--low_memory模式（需修改main.py第47行）
– 将python main.pymudar parapython -O main.py启用优化编译
– 在Docker中限制内存使用--memory=8g
Alternativas:
1. 云端部署：在Google Colab配置环境，利用免费T4 GPU
2. 模型降级：改用gpt-3.5-turbo替代更大模型
3. 延迟生成：设置--interval 0.5降低请求频率
关键配置调整：
– 修改requirements.txt中用python-igraphsubstituto denetworkx
– 在start_launchers.py中减少num_workers数量
– 关闭可视化中间过程节省内存
Essa resposta foi extraída do artigoGAG: Geração de um gráfico de relacionamento social usando um modelo grande para simular o comportamento humanoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何克服在低配置电脑上运行GraphAgent生成大图的性能瓶颈？
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