Análise de gargalos de desempenho
Os trabalhos acadêmicos geralmente contêm muitos jargões e frases complexas que podem facilmente levar a uma confusão:
- estouro de memória
- Tempo limite de processamento
- Taxas de erro elevadas para links físicos
Programa de ajuste
- Nível de hardware::
- configurarDOCKER_MEM_LIMIT=8g
- Alocar armazenamento SSD separado para o Fuseki - Otimização de parâmetros::
–ESTIMATED_CHUNKS=论文页数*3
–MAX_TOKENS_PER_CHUNK=2048 - Otimização de processos::
- Processamento em etapas: extração de metadados antes da análise do texto
- ativar--incrementalmodo de processamento incremental
Dicas de adaptação de domínio
- Ontologias de assunto pré-carregadas (por exemplo, MeSH Medical Thesaurus)
- configurar
ACADEMIC_MODE=truePermitir o tratamento especial de fórmulas/cotações - fazer uso de
--skip-referencesIgnorar resolução de referência
Recomendações de monitoramento
aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)docker statsMonitore o uso da memória quando exceder 70%:
1. aumentarRECURSION_LIMIT
2. rebaixamentoLLM_TEMPERATUREGeração reduzida de variantes
Essa resposta foi extraída do artigoOntoCast: uma estrutura inteligente para extrair triplas semânticas de documentosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar os problemas de desempenho do OntoCast ao processar artigos acadêmicos longos?
