如何在有限GPU资源下优化知识增强模型的运行效率？

知识分片技术: Uso split_knowledge.py 将大知识库按主题分块，运行时动态加载
8bit量化: Adicionar --quantize 参数运行 integrate.py ，模型体积减少50%
CPU卸载策略: Configuração offload_knowledge=True 将非活跃知识向量暂存内存
Otimização de lotes: Ajustes --batch_size 4 避免显存溢出

2025-08-27

1.4 K

低资源环境优化指南

针对显存不足（如24GB以下）的GPU设备，可采用以下方案：

实测在RTX3090（24GB）上运行Llama-3-8B时：1）分片处理100万条知识可使显存占用控制在18GB内；2）量化后问答延迟从320ms降至210ms。另可考虑微软Phi-3-mini等小模型配合知识增强，性能损失小于15%但显存要求降低80%。