Optimierung von Durchführungsprogrammen in einem ressourcenarmen Umfeld
Für Entwicklungsumgebungen mit begrenztem Videospeicher bietet das VLM-R1 eine Vielzahl von Lösungen zur Ressourcenoptimierung:
- Speicherschonende Technologie::
- Aktivieren Sie die Flash Attention Optimierung (bereits automatisch in setup.sh konfiguriert)
- Verwendung der Zero-3-Optimierungsstrategie von Deepspeed (local_scripts/zero3.json)
- Anpassung der wichtigsten Parameter::
- Reduzieren Sie -num_generations von Standard 8 auf 2-4
- Setzen Sie -per_device_train_batch_size=1 mit -gradient_accumulation_steps=4
- Die Aktivierung von -bf16 spart etwa 30% Speicher im Vergleich zu fp32.
- alternativ::
- T4 GPU Laufzeit mit Colab Pro
- Wissensdestillation für das Modell Qwen2.5-VL
- Laden Sie nur einige Schichten des Modells zur aufgabenspezifischen Feinabstimmung
Der Parameter -half_precision von src/eval/test_rec_r1.py kann während der Testphase verwendet werden, um den Speicherbedarf weiter zu verringern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVLM-R1: Ein visuelles Sprachmodell zur Lokalisierung von Bildzielen durch natürliche SpracheDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das VLM-R1-Modell mit begrenzten GPU-Ressourcen effizient ausführen?
