PhysUniBenchmarkによる完全な評価には、適切なコンピューティングリソースのサポートが必要です。このツールは、NVIDIA GPUを搭載したデバイスでモデル推論を実行し、処理を高速化することを推奨しています。CPUモードでも実行できますが、処理速度は大幅に低下します。一般的なハードウェア構成要件には、16GB 以上の RAM と 10GB 以上のストレージが含まれます。
ソフトウェア環境としては、本ツールはPythonをベースに開発されており、バージョン3.8以上を必要とし、NumPyやPandasなどの科学計算ライブラリに依存している。また、クラウドベースのAPI(GPT-4oなど)を利用するモデルでは、安定したネットワーク接続と適切なAPI設定が必要です。
このツールは、使用前にシステムが基本的な要件を満たしているかどうかをチェックするための完璧な環境テストスクリプトを提供し、エントリーの敷居を低くするために必要な設定手順をユーザーにガイドします。
この答えは記事から得たものである。PhysUniBenchmark: マルチモーダル物理問題のベンチマークツールについて































