Hintergrund und Kernprogramme
Lumina-mGPT-2.0 benötigt standardmäßig 80 GB Videospeicher, was für normale Geräte eine Herausforderung darstellt. Offiziellen Testdaten zufolge kann der Ressourcenbedarf durch Quantisierungstechniken und spekulative Dekodierung erheblich reduziert werden.
Spezifische Schritte
- Quantisierungskomprimierung aktivieren: hinzufügen
--quantParameter, der den Videospeicherbedarf von 80 GB auf 33,8 GB reduziert - Kombiniert mit spekulativer Dekodierung: Gleichzeitige Verwendung von
--speculative_jacobiParameter, der gemessene Speicherverbrauch auf dem A100 beträgt nur 79,2 GB - Einstellen der Ausgabeauflösung: über
--widthim Gesang antworten--heightVerkleinern der Generationsgröße, z. B. auf 512 x 512 - Chunk-Generierung: siehe den Chunk-Generierungsmodus in der Projektdokumentation, große Bilder können in Stapeln verarbeitet werden
Optionen
- Cloud-Bereitstellung: Anmietung von A100-Instanzen über Plattformen wie Colab Pro
- Modelldestillation: Leichtgewichtige Feinabstimmung des ursprünglichen Modells gemäß den TRAIN.md-Richtlinien
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLumina-mGPT-2.0: ein autoregressives Bilderzeugungsmodell zur Bewältigung mehrerer BilderzeugungsaufgabenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem lösen, dass Lumina-mGPT-2.0 auf Geräten mit geringem Grafikspeicher läuft?
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