Dicas de ajuste de desempenho
Soluções para ambientes com recursos limitados:
- Simplificação de componentesCarga: carrega apenas as ferramentas necessárias (por exemplo, ferramentas de tempo/arquivo/matemática sob demanda no demo.py)
- otimização assíncrona: defina a estratégia de loop uv com sabedoria (sugira epoll para Linux, proactor para Windows)
- estratégia de cacheHabilitar o cache de resposta para HttpLLM (adicionar o parâmetro cache_ttl)
- adaptação de hardware: desative a depuração visual (defina debug=False na inicialização) para economizar memória
Exemplo de cenário de computação de borda: quando implantado no Raspberry Pi, dê prioridade a modelos leves (por exemplo, Phi-3), desative a visualização da topologia e controle o semáforo para menos de 2, e ainda execute o cenário de controle de casa inteligente de forma estável.
Essa resposta foi extraída do artigoOxyGent: uma estrutura de código aberto Python para a criação rápida de sistemas inteligentesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a eficiência da operação do OxyGent em condições aritméticas limitadas?
