Praktische Methoden zur Verbesserung der Effizienz der Bildverarbeitung
Für verschiedene Hardwarekonfigurationen kann die Konvertierungsgeschwindigkeit auf folgende Weise optimiert werden:
- Hardware-beschleunigte Konfiguration:
Überprüfen Sie, ob die CUDA-Umgebung ordnungsgemäß installiert ist (NVIDIA-Grafikkarte):
nvidia-smi
Die GPU-Beschleunigung wird über die .env-Datei aktiviert:
DEVICE_TYPE=cuda - Abstimmung der Parameter:
Ändern Sie die wichtigsten Parameter in config.yml:
Auflösung: 512 x 512 (reduzierte Auflösung)
Schritte: 20 (reduzierte Anzahl von Iterationen)
batch_size: 1 (reduziert den Speicherverbrauch) - Modell-Cache:
Das Modell wird nach dem ersten Durchlauf automatisch zwischengespeichert, und es wird empfohlen, das Verzeichnis $HOME/.cache/huggingface auf dem SSD-Speicher abzulegen - Back-Office-Verarbeitung:
Vermeiden Sie das Nachladen von Modellen, indem Sie den Dienst über nohup laufen lassen:
nohup python3.12 app.py & - Überwachung der Ressourcen:
Verwenden Sie die Tools htop und nvtop, um die CPU-/GPU-Auslastung zu überwachen und die Anzahl der gleichzeitigen Aufgaben entsprechend der tatsächlichen Situation anzupassen
Für Geräte der unteren Leistungsklasse empfiehlt sich der vom Entwickler bereitgestellte leichtgewichtige DFloat11-Micro-Modellzweig, der zwar einige Abstriche bei der Bildqualität macht, dafür aber die Geschwindigkeit deutlich erhöht.
Diese Antwort stammt aus dem Artikel4o-ghibli-at-home: lokal laufendes Bildkonvertierungsprogramm im Ghibli-Stil》
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge » Wie lässt sich die Bildkonvertierungsgeschwindigkeit von 4o-ghibli-at-home optimieren?
