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怎样优化ANUS在低配置设备上的运行性能？

2025-08-30

1.4 K

性能调优指南

针对硬件资源有限的环境，可采用以下优化组合方案:

轻量模式选择：启动时添加–light参数关闭非核心功能
模型替换：在config.yml中将默认模型改为TinyLlama(1.1B)等小型化模型
内存管理：设置–max-memory 2GB限制单代理内存占用
任务分批处理：对大型任务使用–batch-size 5参数分片执行
缓存策略：启用磁盘缓存(–cache-dir ./cache)减少重复计算

在树莓派等ARM设备上，推荐使用Docker方式运行(prebuilt/armv7镜像)，并通过swapoff -a关闭swap分区提升响应速度。监控方面可采用集成资源面板(–dashboard)，实时显示CPU/RAM消耗。必要时可完全禁用GUI(–no-gui)获得额外性能提升。

本答案来源于文章《ANUS：任务自动化与多代理协作的开源 AI 框架》

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