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在GPU资源有限的情况下如何部署WebThinker？

2025-08-23
AI答疑
495

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：

  1. 修改config.yaml中的batch_size=1和max_concurrency=1
  2. 禁用非必要模块（如关闭scripts/check_grammar.py）
  3. 使用–lite模式运行：python main.py –lite –model_size=7b

本答案来源于文章《WebThinker：支持自主网页搜索与报告撰写的智能推理工具》

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 在GPU资源有限的情况下如何部署WebThinker？
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