海外访问：www.kdjingpai.com

Ctrl + D 收藏本站

当前位置：首页 » AI答疑

怎样优化本地部署AI金融分析工具的性能表现？

2025-08-21

33

性能优化解决方案

针对本地运行DeepAgents可能遇到的性能问题，提供以下优化方案：

模型选择优化：优先选用参数量适中的模型（如7B参数的gpt-oss）平衡精度与性能
硬件配置建议：至少配备16GB内存，有GPU加速时会显著提升响应速度
并行处理调优：修改config.yml中max_workers参数控制子智能体并发数（推荐4-6线程）

具体操作：

在ollama pull时选择轻量版模型（添加:7b后缀）
关闭其他占用资源的程序后才启动分析任务
对简单分析可关闭非必要子智能体（修改agent_dispatcher.py配置）

备选方案：若设备性能不足，可考虑云服务器部署，通过端口映射在本地访问。

本答案来源于文章《DeepAgents：一个用于专业级股票研究的AI智能体》

相关文章

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样优化本地部署AI金融分析工具的性能表现？

相关推荐