低資源環境での展開のための完全な技術プログラム
単一GPUの制約に対処するために、次のような階層的最適化戦略を採用することができる：
- モデルレベル::
- 4Bパラメータバージョンを優先（メモリフットプリントは75%で削減）
- 8ビット量子化を有効にする（ロード時にload_in_8bit=Trueパラメータを追加する）
- グラディエント・チェックポイント・テクニックの使用
- ランタイム最適化::
- 生成 さ れ る テ キ ス ト の長 さ を制限 （max_length=150）
- 記憶効率の良い注意メカニズムを可能にする
- 適切なバッチサイズを設定する (batch_size=2-4)
- ハードウェア構成RTX 3090（ビデオメモリ24GB）以上を推奨：
16GBのビデオメモリで4B量子化バージョンはスムーズに動作するが、27Bモデルは少なくとも40GBのビデオメモリが必要だ。
組み合わせ最適化により、4Bモデルは民生用GPUでリアルタイム推論（レイテンシ＜500ミリ秒）を可能にする。
この答えは記事から得たものである。MedGemma: 医療テキストと画像理解のためのオープンソースAIモデル集について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " シングルGPU環境におけるMedGemmaの導入効率を最適化するには？
