Das Projekt ist als komplette technische Lösung für die Bedürfnisse von Entwicklern konzipiert. Das integrierte automatische Download-Skript auf Datenebene unterstützt COCO2014- und RefCOCO-Datensätze, und die unterstützende YAML-Konfigurationsdatei standardisiert die Datenpipeline. Die Trainingssitzung bietet verteilte Multi-GPU-Skripte zur Unterstützung der Flash-Attention-Beschleunigung und der gemischten BF16-Präzision, und der A100-Server mit 8 Karten kann die vollständige Parameter-Feinabstimmung von 3B-Parametermodellen durchführen.
Was den Einsatz betrifft, so integriert das Projekt die HuggingFace-Inferenzschnittstelle und das Gradio-Demosystem, mit dem Benutzer das trainierte Modell direkt über die API aufrufen können. Tests zeigen, dass die Inferenzgeschwindigkeit einer einzelnen RTX4090-Grafikkarte 23,5 FPS erreicht, nachdem Flash Attention aktiviert wurde. Das Projekt enthält auch Testskripte im eval-Verzeichnis, die die automatische Berechnung von mAP, Recall@1 und anderen Indikatoren unterstützen, um einen vollständigen geschlossenen Kreislauf der Modellentwicklung zu bilden.
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