背景与核心方案
Lumina-mGPT-2.0默认需要80GB显存，这对普通设备构成挑战。根据官方测试数据，通过量化技术和推测解码可显著降低资源需求。
Specific steps
- 启用量化压缩：在命令中添加
--quant参数，可将显存占用从80GB降至33.8GB - 结合推测解码：同时使用
--speculative_jacobi参数，在A100上实测显存占用仅79.2GB - 调整输出分辨率：通过
--widthcap (a poem)--height降低生成尺寸，如改为512×512 - 采用分块生成：参考项目文档中的chunk生成模式，可分批次处理大尺寸图像
Options
- 云端部署：使用Colab Pro等平台租用A100实例
- 模型蒸馏：根据TRAIN.md指引对原始模型进行轻量化微调
This answer comes from the articleLumina-mGPT-2.0: an autoregressive image generation model for handling multiple image generation tasksThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决Lumina-mGPT-2.0在低显存设备上的运行问题？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil