资源受限环境的性能调优方案
对于8GB以下内存的设备，可采用以下策略保证稳定运行：
- 分块处理模式： 添加
--chunk-size 5参数，系统会将大课题分解为多个子任务序列执行（每个子任务最多处理5个关联概念） - 轻量级爬虫配置： 在
scrape命令中使用--lite模式，禁用动态渲染并限制DOM深度，可通过shandu configure永久设置 - 内存警报机制： 启动时添加
--monitor mem参数，当内存占用达80%时自动保存检查点并释放缓存
应急处理方案：
1. 遇到崩溃时使用shandu resume [task_id]从最后检查点恢复
2. 对超大型项目建议分段执行：先用aisearch确定研究框架，再对每个模块单独执行research
3. 临时交换空间扩展：Linux用户可配合ulimit -v 8000000设置虚拟内存上限
实测数据： 在4GB内存的Raspberry Pi上，通过分块模式成功完成深度2的”边缘计算”研究，峰值内存控制在3.2GB。
本答案来源于文章《Shandu：多轮收集分析信息的AI研究自动化工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 在有限硬件资源下如何防止复杂研究任务的内存溢出？
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil