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如何利用vLLM实现HippoRAG的本地模型部署？

2025-08-30

1.3 K

本地化部署方案

适用于Llama/Mistral等开源大模型部署，需配置NVIDIA GPU环境：

硬件要求：至少24GB显存（Llama3-70B需2×A100）
服务启动：通过vLLM的serve命令加载模型
参数调优：需设置tensor-parallel-size等并行参数

关键配置步骤

设置CUDA设备可见性：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
指定HuggingFace缓存路径
启动服务时限制最大上下文长度
设置GPU内存利用率阈值(0.9-0.95)

性能优化技巧

离线批处理模式可提升3倍索引速度
使用--skip_graph跳过初始图谱构建
调整gpu-memory-utilization防止OOM

本答案来源于文章《HippoRAG：基于长时记忆的多跳知识检索框架》

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