Hardware-Anforderungen und Leistungsoptimierung
Grundlegende Hardware-Anforderungen
- GPUsEs werden NVIDIA-Grafikprozessoren mit mindestens 8 GB Videospeicher empfohlen.
- Direktzugriffsspeicher (RAM)16 GB oder mehr Systemspeicher empfohlen
- auf HaldeAusreichend Platz für die Speicherung von Trainingsdaten (COCO, usw.)
Empfehlungen zur Optimierung der Ausbildungsphase
- Multi-GPU-ParallelitätVerwendung des Parameters -nproc_per_node, um die Vorteile der Multi-GPU-Beschleunigung zu nutzen
- Anpassung der ChargengrößeAnpassung der Größe von per_device_train_batch_size entsprechend der Größe des Videospeichers
- GradientenakkumulationSimulieren Sie größere Chargen mit gradient_accumulation_steps.
- Gemischtes PräzisionstrainingEnable bf16 or fp16 to reduce video memory usage
Optimierungsempfehlungen für die Begründungsphase
- Flash AufmerksamkeitAktivieren Sie diese Funktion, um die Geschwindigkeit der Schlussfolgerungen drastisch zu erhöhen.
- Reduzierung von num_generationsReduziert den Speicherverbrauch und eignet sich für ressourcenbeschränkte Situationen.
- ONNX verwendenKonvertierung von Modellen in das ONNX-Format zur Verbesserung der Leistung in Betracht ziehen
Lösungen für unzureichende Ressourcen
Versuchen Sie es bei GPUs mit kleinerem Videospeicher:
- Verkleinerung des Modells
- Kleinere Eingangsauflösung verwenden
- Verringerung der Anzahl der gleichzeitig bearbeiteten Abfragen
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 " Welche Hardwarekonfiguration ist für den Betrieb von VLM-R1 erforderlich? Wie lauten die Empfehlungen zur Leistungsoptimierung?
