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如何克服硬件性能不足导致的本地模型运行缓慢问题？

2025-08-23

1.0 K

硬件资源不足的应对策略

针对低配设备用户，Local Deep Research提供多种优化方案：

轻量模型选择：改用Ollama的gemma3:4b等小型模型，仅需4GB显存
混合运行模式：在config.py设置cloud_fallback=True，当本地超时自动切换云API
分段处理技术：将max_results设为10-15，通过多轮小批次处理降低内存压力

实施建议：1) Windows用户可使用任务管理器设置CPU优先级；2) 笔记本用户建议外接散热底座；3) 对于超长文档，先用quick_summary功能提取关键段落后处理。实测在8GB内存设备上，通过调整Docker容器的内存限制参数仍可流畅运行基础功能。

本答案来源于文章《Local Deep Research：本地运行的生成深度研究报告工具》

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