硬件要求与性能优化
基本硬件要求
- GPUs：建议使用至少8GB显存的NVIDIA GPU
- random access memory (RAM)：建议16GB以上系统内存
- stockpile：需要足够空间存放训练数据集(COCO等)
训练阶段优化建议
- Multi-GPU Parallelism：使用–nproc_per_node参数利用多GPU加速
- 批次大小调整：根据显存大小调整per_device_train_batch_size
- gradient accumulation：使用gradient_accumulation_steps模拟更大批次
- Mixed precision training：启用bf16或fp16以减少显存占用
推理阶段优化建议
- Flash Attention：启用此功能可大幅提升推理速度
- 减少num_generations：可降低内存消耗，适合资源有限的情况
- 使用ONNX：考虑将模型转换为ONNX格式以提高性能
资源不足的解决方案
对于显存较小的GPU，可以尝试：
- 缩小模型规模
- 使用更小的输入分辨率
- 减少同时处理的查询数量
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 运行VLM-R1需要什么样的硬件配置？有哪些性能优化建议？
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