Programm zur optimalen Zuweisung von Hardwareressourcen
Die folgenden Optimierungsstrategien können für Fälle verwendet werden, in denen die GPU nicht über genügend Speicher oder eine begrenzte Rechenleistung verfügt:
- Chunking-TechnologieFügen Sie den Parameter -tile_size hinzu, um das Video in 512×512 Chunks aufzuteilen und so den Videospeicherverbrauch deutlich zu reduzieren.
- Programm zur Präzisionsanpassungtorch auf fp16-Version in requirements.txt ändern, Befehl ausführen, um den Parameter -half_precision hinzuzufügen
- Mechanismus zur Wiederverwendung des CacheFür wiederverwendete Rauschmuster erstellen Sie ein lokales Cache-Repository mit dem Parameter -cache_noise, um wiederholte Berechnungen zu vermeiden.
- Programm für Cloud-ZusammenarbeitGPU-intensive Schritte über einen Cloud-Service wie AWS Lambda oder Colab ausführen, nachdem die GUI-Bearbeitung lokal abgeschlossen wurde
Notfallplan: Wenn ein Videospeicherüberlauf auftritt, versuchen Sie, die Auflösung zu verringern (-downsample 2), die Anzahl der Inferenzschritte zu reduzieren (-num_inference_steps 3) oder die Live-Vorschau zu deaktivieren (-no_preview), und zwar in dieser Reihenfolge.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelGo-with-the-Flow: Steuert die Bewegung von Objekten im Video, wobei alle sich bewegenden Objekte im Video addiert oder subtrahiert werden.Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die operative Effizienz von Go-with-the-Flow in ressourcenbeschränkten Umgebungen optimiert werden?
