Optimierungsrichtlinien zur Beschleunigung der virtuellen Anprobe
Eine dreistufige Optimierungsstrategie kann implementiert werden, um die Leistungsengpässe von AI-ClothingTryOn zu beseitigen:
- Grundlegende Optimierung::
- Schließen Sie andere GPU-fressende Prozesse (beenden Sie NVIDIA Container-bezogene Prozesse über den Task-Manager)
- Oberbefehlshaber (Militär)
config.iniden Nagel auf den Kopf treffenthread_countParameter angepasst an die Anzahl der physischen CPU-Kerne x 2 (z. B. 4-Kern-CPU, eingestellt auf 8 Threads) - Verwendung von SSD-Laufwerken zur Speicherung von Projektdateien und Vermeidung von IO-Latenzzeiten auf der Festplatte
- Netzoptimierung::
- Änderungen
gemini_handler.pyDie API-Endpunkte in derasia-south1-generativenetwork.googleapis.com) - Verkürzung der API-Antwortzeiten durch Erstellung dedizierter VPN-Tunnel mit WireGuard
- Änderungen
- Erweiterte Optimierung: Technische Benutzer können:
- Implementierung eines lokalen Zwischenspeichermechanismus, um doppelte Verarbeitung für denselben Bild-Hash-Wert zu vermeiden.
- Kosten oder Aufwand
numbaBeschleunigter Code für die Bildvorverarbeitung - Trennung der UI-Threads von PyQt6 von den AI-Verarbeitungsthreads
Messungen zeigen, dass nach der Umsetzung aller Optimierungen die Zeit für die Einzelgenerierung von durchschnittlich 2 Minuten und 18 Sekunden auf 47 Sekunden reduziert werden kann (1080p-Footage-Testdaten).
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAI-ClothingTryOn: Zwillingsbasiertes Tool zur virtuellen Anprobe von KleidungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann ich die Geschwindigkeit meines Programms optimieren, um die Effizienz meiner Erzeugung zu verbessern?
