リソースに制約のある環境におけるチューニング戦略
以下の最適化された組み合わせは、メモリが16GB未満のデバイスに推奨されます：
- モデルの選択
- 優先バージョン8B（要修正）
inference.py正鵠を得る--model(パラメータ） - 8ビット量子化：インストール
bitsandbytesパッケージを追加し--load_in_8bitパラメトリック
- 優先バージョン8B（要修正）
- コンピューティング・アクセラレーション
- 強制フラッシュ・アテンション（インストール時に指定）
--no-build-isolation) - 推論バッチサイズの制限（設定）
--batch_size 1)
- 強制フラッシュ・アテンション（インストール時に指定）
- メモリ管理
- グラデーション・チェックポイントを有効にする：トレーニング・スクリプトに以下を追加する。
gradient_checkpointing=True - 混合精度でのトレーニング：プロファイル設定
fp16: true
- グラデーション・チェックポイントを有効にする：トレーニング・スクリプトに以下を追加する。
- 緊急プログラムOOMエラー発生時
- キャッシュの解放を試みる：
torch.cuda.empty_cache() - 画像の解像度を下げる（前処理コードのresizeパラメータを変更する）
- キャッシュの解放を試みる：
リアルタイムデータGTX 1060グラフィックカードは、基本的な推論作業をスムーズに実行できるように最適化されています。
この答えは記事から得たものである。MM-EUREKA：視覚的推論を探求するマルチモーダル強化学習ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " MM-EUREKAの動作効率をメモリ制限のあるデバイスで最適化するには？
