低资源环境部署的完整技术方案
针对单GPU的限制条件，可采取以下分层优化策略：
- 模型层面::
- 优先选择4B参数版本(内存占用减少75%)
- 启用8-bit量化(加载时添加load_in_8bit=True参数)
- Verwendung der Gradient Checkpoint Technik
- 运行时优化::
- 限制生成文本长度(max_length=150)
- 启用内存高效注意力机制
- 设置合适的批处理大小(batch_size=2-4)
- Hardware-Konfiguration：建议最低RTX 3090(24GB显存)，实际测试显示：
16GB显存可流畅运行4B量化版，27B模型需要至少40GB显存。
通过组合优化，4B模型可在消费级GPU上实现实时推理(延迟<500ms)。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMedGemma: eine Sammlung von quelloffenen KI-Modellen für medizinisches Text- und BildverständnisDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何优化MedGemma在单GPU环境下的部署效率？
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