視覚言語モデルの高速トレーニングのための低コストソリューション
予算が限られている研究者や開発者にとっては、MiniMind-Vプロジェクトを通じて効率的なトレーニングが可能です。以下は、ステップバイステップのソリューションです：
- ハードウェアの選択トレーニングはNVIDIA 3090 (24GB RAM)1台で可能です！
- コスト管理プロジェクト全体のトレーニング費用は約1.3人民元で、主な利点は以下の通り：
- わずか2,600万パラメータによる軽量モデル設計
- CLIPビジュアルコーダーのパラメータをフリーズし、投影層のみをトレーニングする
- 効率的なデータ前処理法の使用
- 時間の最適化1エポックのトレーニングを1時間で完了する：
- クリーニング済みのデータセットを使用（～5GB）
- ビデオメモリを適切に使用するためのデフォルトのバッチサイズ設定
- PyTorchのネイティブ実装を使用して、運用効率を確保する。
4エポックの事前学習、4エポックの微調整を行い、合計8時間以内にコントロールする。効果が不十分な場合は、パラメータ数よりもデータ量を適切に増やすことができる。
この答えは記事から得たものである。MiniMind-V：26Mパラメトリック視覚言語モデルの1時間トレーニングについて
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