Die folgenden Optimierungsstrategien können verwendet werden, um den Mangel an Grafikspeicher zu beheben:
- Chunking Audio::
die Ergebnisse nach dem Schneiden langer Audiodaten in 15-20-Sekunden-Segmente (z. B. mit der Librosa-Bibliothek) und deren separater Eingabe in das Modell zusammensetzen - Einstellen der Chargenparameter::
existierendecode_default.yamlaufstellenbatch_size: 1und ermöglichenstreaming: trueStreaming - Mischgenauigkeit aktivieren::
Hinzufügen von Parametern beim Laden eines Modells--fp16Reduziert den Grafikspeicherverbrauch um ca. 40% - Hardware-Optimierung::
1. ungenutzten Videospeicher freigeben:torch.cuda.empty_cache()
2. die Einstellung von Umgebungsvariablen:export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=garbage_collection_threshold:0.6
Tests in der Praxis haben gezeigt, dass die 12-GB-RAM-GPU auf diese Weise mehr als eine Stunde lang durchgehend Audio verarbeiten kann.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpusLM_7B_Anneal: ein effizientes einheitliches Modell für Spracherkennung und -syntheseDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Spracherkennungsleistung von OpusLM_7B_Anneal auf GPUs mit geringem Grafikspeicher optimiert werden?
