资源受限环境下的调优策略
针对 16GB 以下内存的设备，推荐以下优化组合：
- Auswahl des Modells
- 优先使用 8B 版本（需修改
inference.pyden Nagel auf den Kopf treffen--model(Parameter) - 启用 8-bit 量化：安装
bitsandbytes包后添加--load_in_8bitParameter
- 优先使用 8B 版本（需修改
- Datenverarbeitungsbeschleunigung
- 强制使用 Flash-Attention（安装时指定
--no-build-isolation) - 限制推理批处理大小（设置
--batch_size 1)
- 强制使用 Flash-Attention（安装时指定
- Speicherverwaltung
- 启用梯度检查点：在训练脚本中添加
gradient_checkpointing=True - 使用混合精度训练：配置文件设置
fp16: true
- 启用梯度检查点：在训练脚本中添加
- Notfallprogramm：当出现 OOM 错误时
- 尝试释放缓存：
torch.cuda.empty_cache() - 降低图像分辨率（修改预处理代码中的 resize 参数）
- 尝试释放缓存：
Echtzeitdaten：经过优化后，GTX 1060 显卡也能流畅运行基础推理任务。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMM-EUREKA: Ein multimodales Reinforcement Learning Tool zur Erforschung des visuellen DenkensDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Betriebseffizienz von MM-EUREKA auf Geräten mit begrenztem Speicherplatz optimieren?
