优化本地VQA模型性能的完整方案
Peekaboo结合本地AI模型(如Ollama)进行视觉问答时，可通过以下方法显著提升响应速度：
- Model Selection：优先使用轻量级视觉模型(如llava:7b或qwen2-vl:4b)，其推理速度比大型模型快2-3倍
- Hardware configuration：建议配备16GB以上内存，并为模型分配专用GPU资源(M系列芯片表现最佳)
- Preprocessing Optimization: Enable–remove-shadow参数消除窗口阴影，减少20%图像处理时间
具体配置步骤：
1. Implementationollama pull llava:7b下载优化模型
2. 编辑Peekaboo配置文件：
peekaboo config edit
3. Settings“model”: “llava:7b”cap (a poem)“gpu_layers”: 6
通过这些优化，平均响应时间可从5-8秒降至2-3秒，同时保持90%以上的识别准确率。
This answer comes from the articlePeekaboo: macOS screen capture and visual quiz toolThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升视觉问答(VQA)在本地模型上的响应速度？
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