jev模型不支持多机分布式部署，因其是轻量级单次前向推理的判别式决策核，仅支持单机cpu或单gpu毫秒级响应；扩展应通过多进程水平复制+负载均衡实现。
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Jev 模型不支持多机分布式部署。
这不是安装方式的问题，而是模型设计本身决定的——Jev 是一个轻量级、单次前向推理的判别式决策核（System One Model），不是传统自回归大模型，没有参数分片、梯度同步、流水线并行等分布式训练或推理需求。
它的定位是：
- 单机 CPU 或单 GPU 上毫秒级响应（实测 p50 8–16ms）
- 输入严格结构化（
state+questions字典） - 输出固定为
Choice/Score/Noul三类之一 + 置信度 - 无 tokenizer、无生成循环、无动态图重编译
所以：
- ❌ 不需要 PyTorch DDP、FSDP、DeepSpeed
- ❌ 不适用 Hugging Face
pipeline(..., device_map="auto")或accelerate多卡调度 - ❌ 官方 SDK（如
fast-browser-use或laya）未暴露任何分布式接口 - ❌ 所有公开权重（ONNX、TorchScript、二进制 runtime）均为单进程封装
如果你实际需要的是“高并发吞吐”或“横向扩展能力”，正确做法是：
- ✅ 在单台机器上启动多个独立进程（例如用
gunicorn或uvicorn --workers 4托管多个ask_jev()实例） - ✅ 前置负载均衡（如 Nginx、Traefik）将请求分发到不同端口/进程
- ✅ 利用 Windows 的
start /min python app.py或 Linux 的systemd多实例管理 - ✅ 若需跨机器调用，应走 HTTP API 封装（自行用 FastAPI 包一层），而非让 Jev 自身跨节点通信
补充说明：
-
fast-browser-use默认使用 ONNX Runtime CPU 推理，首次运行自动解压%LOCALAPPDATA%\fast-browser-use\runtime\onnxruntime.dll，路径固定，不可远程共享 -
laya库虽支持 CUDA，但所有权重常驻单卡显存（4–6GB），不支持 tensor parallelism - 所有官方测试（包括 aarch64 GB10 卡、i3-4130 笔记本）均基于单节点验证，无分布式 benchmark 或文档
本质上，Jev 的扩展方式是“水平复制实例”，不是“垂直切分模型”。
