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https://develop.ai.netpad.net.cn ... chatId=jn29a4s04g4f
预计算:如果迭代过程中涉及大量重复的计算,尝试将这些计算结果存储起来,以便后续迭代直接使用,而不是每次迭代都重新计算。
缓存机制:利用缓存技术,存储中间结果,避免重复计算,特别是当迭代依赖于复杂的函数或数据结构时。
并行计算:如果硬件支持,可以考虑使用并行计算或多线程,将迭代任务分解到多个处理器核心上,加速整体迭代过程。
优化算法:选择更高效的算法,比如使用迭代近似代替精确计算,或者使用分治法、动态规划等策略。
代码重构:检查代码逻辑,消除不必要的循环或冗余操作,简化迭代流程。
迭代次数控制:根据实际需求,合理设置迭代深度,避免过度迭代导致性能下降。
数据结构选择:使用适当的数据结构,如数组或矩阵,可以提高数据访问和处理的效率。
实时反馈:在迭代过程中提供实时反馈,让用户了解当前进度,可以调整迭代策略以优化用户体验。
使用迭代工具的高级特性:如网络画板提供的变速动画、串行动画等,可以根据需要灵活调整迭代速度。
定期清理内存:在长时间迭代后,释放不再需要的内存,以防止内存溢出。
比如使用迭代近似代替精确计算,或者使用“分治法“、“动态规划“等策略。
然后经常会报错,看来错误处理没弄好。
用的平台大概是 https://github.com/labring/FastGPT ,因为 f12 看了眼请求的 api
以及有点好奇成本,毕竟 llm 运行也是需要显卡的/或者调 api 的成本。 |
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