Mehrere effektive Möglichkeiten zur Optimierung der Leistung von Qwen2.5-VL:
- Flash Attention 2:Durch die Installation und Aktivierung von Flash Attention 2 wird der Ableitungsprozess erheblich beschleunigt.
pip install -U flash-attn -no-build-isolation
python web_demo_mm.py -flash-attn2 - Anpassung der Auflösung:Steuerung des Größenbereichs der verarbeiteten Bilder (z. B. 256-1280) durch Festlegen von min_pixels und max_pixels, um ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Speicherbedarf herzustellen
- Quantifizierung des Modells:Bei Modellen mit einer großen Anzahl von Parametern kann eine 4-Bit- oder 8-Bit-Quantisierung verwendet werden, um den Speicherbedarf zu verringern.
- Chargenoptimierung:Verbesserung der GPU-Nutzung durch Stapelverarbeitung für eine große Anzahl ähnlicher Aufgaben
- Hardware-Optionen:Angemessene Hardware-Konfiguration entsprechend der Modellgröße, z. B. 7B-Modell empfohlen 16 GB Videospeicher
Die Videoverarbeitung wurde speziell optimiert:
- Beschleunigung der Extraktion von Videobildern mit der decord-Bibliothek
- Passen Sie die Abtastrate von Keyframes an, und erhöhen Sie die Abtastrate für Clips mit großen Bewegungsänderungen.
- Aktivieren Sie den dynamischen Bildratenmodus, damit sich das Modell automatisch an die Komplexität der Videoinhalte anpassen kann.
Empfehlungen auf Systemebene:
- Verwendung der neuesten Version von CUDA und cuDNN
- Ausreichend Speicherplatz für Auslagerungen sicherstellen
- Für große Modelle sollten Sie Techniken der Modellparallelität in Betracht ziehen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelQwen2.5-VL: Ein quelloffenes multimodales Großmodell für die Analyse von Bild- und VideodokumentenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Leistung von Qwen 2.5-VL optimieren? Was sind einige praktische Tuning-Tipps?
