Cenários de implantação localizada
适用于Llama/Mistral等开源大模型部署，需配置NVIDIA GPU环境：
- Requisitos de hardware：至少24GB显存（Llama3-70B需2×A100）
- ativação do serviço：通过vLLM的
serve命令加载模型 - ajuste de parâmetros：需设置
tensor-parallel-size等并行参数
Principais etapas de configuração
- 设置CUDA设备可见性：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 - 指定HuggingFace缓存路径
- 启动服务时限制最大上下文长度
- 设置GPU内存利用率阈值(0.9-0.95)
Dicas de otimização de desempenho
- 离线批处理模式可提升3倍索引速度
- fazer uso de
--skip_graph跳过初始图谱构建 - adaptar
gpu-memory-utilization防止OOM
Essa resposta foi extraída do artigoHippoRAG: uma estrutura de recuperação de conhecimento multihop baseada em memória de longo prazoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何利用vLLM实现HippoRAG的本地模型部署？
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