低资源配置的轻量化部署方案
针对中小企业/个人研究者的适配方法：
- 模型量化方案：改用4-bit量化版本的Qwen-7B（兼容vLLM），内存需求从60GB降至8GB，在requirements.txt中替换为vllm>=0.3.0以支持量化推理
- 分阶段执行：将端到端流程拆解为独立任务——先用Colab免费GPU运行搜索阶段，再在本地进行报告生成，通过outputs/temp.json传递中间结果
- 云服务组合：搭配Modal.com的无服务器GPU（按秒计费），修改deploy/cloud.py实现自动启停，成本可控制在$2/次报告
关键配置调整：
- 修改config.yaml中的batch_size=1和max_concurrency=1
- 禁用非必要模块（如关闭scripts/check_grammar.py）
- 使用–lite模式运行：python main.py –lite –model_size=7b
Essa resposta foi extraída do artigoWebThinker: uma ferramenta de raciocínio inteligente que oferece suporte à pesquisa autônoma na Web e à elaboração de relatóriosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 在GPU资源有限的情况下如何部署WebThinker？
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