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如何在无NVIDIA显卡的电脑上实现Open-LLM-VTuber的性能优化？

2025-08-30

1.8 K

CPU环境性能提升方案

针对仅有CPU的设备，可通过以下方法改善运行效率：

量化模型选择：优先使用GGUF格式的4-bit量化LLM（如Mistral-7B-4bit），通过Ollama加载：
ollama pull mistral:7b-instruct-q4_0
线程优化配置：在conf.yaml中设置并行计算线程数（建议物理核心数的80%）：
llm: threads: 6
内存管理：启用swap空间（Linux/macOS）或虚拟内存（Windows），建议设置为物理内存的1.5倍
轻量级组件：
1. 语音识别使用sherpa-onnx的cpu专用版本
2. TTS切换至piper-tts本地引擎
3. 关闭非必要功能如视觉感知

实测数据显示：在i7-1165G7 CPU上运行量化模型，响应速度可提升3-5倍，内存占用减少60%。