薄型ハードウェアへの適応ソリューション
Qwen 2.5-VLを限られたハードウェアで動作させるための最適化戦略：
- モデルの選択::
- 8GBビデオメモリーデバイスオプション3Bモデル（-モデルサイズ3B）
- 最大6GBのビデオメモリ用に-quantize bitsandbytesを追加。
- パラメタリゼーション::
- 画像処理設定 min_pixels=256,max_pixels=768 解像度の制限
- 秒単位のフレーム抽出に-fps 1を使用したビデオ解析
- 精度低下を抑えるには -dtype float16 を使用する。
- システム最適化::
- LinuxでvLLMの継続的バッチ処理を有効にする
- Windows/Mac -disk-swapパラメータで仮想ビデオメモリを有効にする
- メモリの排他性を確保するために、他のGPUアプリケーションを閉じる
- オルタナティブ::
- AliCloud PAIサービスへのAPI接続による72Bモデルのリモート呼び出し
- Colab Proを使用したT4/V100リソースへの一時アクセス
テスト：RTX3060ラップトップ上の3B Quantitative Editionは以下を達成できる： 1）画像認識5秒 2）短いビデオ解析1分。
この答えは記事から得たものである。Qwen2.5-VL：画像・ビデオ文書解析のためのオープンソース・マルチモーダルラージモデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " PCでスムーズに動作させるために、モデルのリソース使用量を最適化するには？
