Hintergrund
Das HRM-Modell eignet sich besonders für den Einsatz in ressourcenbeschränkten Umgebungen, da es mit 27 Millionen Parametern sehr leichtgewichtig ist. Im Vergleich zu herkömmlichen großen Modellen, die eine Cloud-Bereitstellung erfordern, kann HRM komplexe Inferenzaufgaben auf Endgeräten ausführen.
Zentrale Lösungen
- Auswahl der HardwareMindestanforderungen sind NVIDIA-Grafikprozessoren mit CUDA-Unterstützung (z. B. RTX 3060) und 8 GB RAM oder mehr werden empfohlen.
- Optimierung der Bereitstellungsschritte::
- Konvertierung von Modellen in das mobile Format mit PyTorch Mobile
- Aktivieren Sie Inferenz mit gemischter Genauigkeit (FP16), um den Grafikspeicherbedarf zu reduzieren.
- Deaktivieren des Trainingsmodus (torch.no_grad()), um den Speicherverbrauch zu verringern
- Verwenden Sie das modulare Laden, um nur die Teilmodule zu laden, die für die aktuelle Aufgabe benötigt werden
- Tipps zur LeistungsoptimierungOMP_NUM_THREADS=8 setzen, um die CPU-Parallelität zu optimieren, torch.inference_mode() verwenden, um die Inferenzgeschwindigkeit zu erhöhen
Typische Anwendungsbeispiele
In Robotisches Navigationssystem für Raspberry Pi + Jetson Nano:
1. vortrainierte 30 x 30 Labyrinthmodelle laden
2) Sensordateneingabe alle 200ms
3) Das High-Level-Modul gibt die Bahnplanung aus, das Low-Level-Modul übernimmt die Hindernisvermeidung in Echtzeit.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelHRM: Hierarchische Begründungsmodelle für komplexes BegründenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann HRM für komplexe Rechenaufgaben auf Geräten mit begrenzten Ressourcen eingesetzt werden?
