Eine kostengünstige Lösung für das schnelle Training von visuellen Sprachmodellen
Für Forscher oder Entwickler mit begrenztem Budget kann eine effiziente Ausbildung durch das MiniMind-V-Projekt erreicht werden. Im Folgenden finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Lösung:
- Auswahl der HardwareTraining kann mit einem einzigen NVIDIA 3090 (24GB RAM) durchgeführt werden, ohne mehrere Server zu benötigen!
- KostenkontrolleDie Gesamtkosten des Projekts belaufen sich auf etwa 1,3 RMB, und die wichtigsten Vorteile sind:
- Leichtes Modelldesign mit nur 26 Millionen Parametern
- Einfrieren der Parameter des visuellen CLIP-Codierers, um nur die Projektionsschicht zu trainieren
- Einsatz effizienter Datenvorverarbeitungsmethoden
- Optimierung der Zeit1 Epoche des Trainings in 1 Stunde mit spezifischen Tipps abschließen:
- Verwendung von vorgefertigten bereinigten Datensätzen (~5GB)
- Standardeinstellungen für die Stapelgröße zur korrekten Nutzung des Videospeichers
- Verwendung der nativen PyTorch-Implementierung zur Gewährleistung der betrieblichen Effizienz
Es wird empfohlen, den gesamten im Projekt vorgesehenen Prozess zu befolgen: 4 Epochen Pre-Training, dann 4 Epochen Feintuning, wobei die Gesamtzeit innerhalb von 8 Stunden kontrolliert wird. Ist der Effekt unzureichend, kann die Datenmenge und nicht die Anzahl der Parameter entsprechend erhöht werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMiniMind-V: 1 Stunde Training von 26M parametrischen visuellen SprachmodellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man ein schnelles Training von visuellen Sprachmodellen unter geringen Budgetbedingungen?
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