Três estratégias de otimização para implementação leve
Servidores de baixa configuração (por exemplo, 4G de 2 núcleos) precisam ser implantados com foco em: consumo de recursos, velocidade de inicialização e estabilidade:
- Modelo simplificadoUso do SQLite em vez do MySQL (altere DATABASE_DSN=sqlite://data.db), o espaço de memória foi reduzido em 80%
- Componente CultivoObservação: comente o serviço Redis no docker-compose.yml e use o cache na memória (observação: o clustering não está disponível)
- ajuste de parâmetrosDefina GOMAXPROCS=2 do .env para limitar o número de núcleos da CPU e ajuste REQUEST_TIMEOUT=30s para evitar falhas.
Etapas específicas: 1) baixar somente a imagem necessária: docker pull tbphp/gpt-load-core; 2) comando de inicialização simplificado: docker compose up -scale worker=1; 3) monitorar o uso de recursos por meio do comando top. O teste real mostra que a otimização pode ser executada de forma estável no Raspberry Pi 4B, processando 100.000 solicitações por dia.
Essa resposta foi extraída do artigoGPT-Load: ferramenta de gerenciamento de chaves e pool de agentes de modelo de alto desempenhoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como implementar agentes modelo de alto desempenho com recursos de servidor limitados?
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch