一般的なデバイスで視覚言語モデルを実行する際、リソースの使用量が多いという問題を解決するには？

2025-08-28

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リソース利用を最適化するソリューション

SmolDoclingは、一般的なデバイス上で視覚言語モデルを実行する際のリソースのボトルネック問題に対するトリプル最適化ソリューションを提供します：

軽量設計モデル256Mのパラメータしか持たない小型アーキテクチャを採用することで、従来のVLMモデルと比較してメモリフットプリントを90%以上削減。開発者は知識蒸留技術により、小型モデルの高精度特性を維持。
ハードウェア適応ソリューション1) CPUモード：デフォルトの自動検出ハードウェア環境 2) GPUアクセラレーション：CUDAバージョンのPyTorchをインストールした後、以下のように設定します。DEVICE = "cuda"グラフィックスカードのリソースを呼び出すことができる。torch.bfloat1640%ビデオメモリを節約
ダイナミック・ローディング・メカニズムHugging Faceのインクリメンタルローディング技術を採用し、現在の処理に必要なモデルモジュールのみをロードすることで、モデル全体をメモリにロードすることを回避。

実装の提案：1）高解像度の画像を処理する場合、最初にload_image()メモリ・フットプリントのチェック 2) バッチ処理にページ・ロード戦略を使用する 3) 有効にするflash_attention_2GPUメモリの消費量をさらに削減 50%