背景
HRMモデルは、2700万パラメータという軽量設計のため、リソースに制約のある環境での展開に特に適している。クラウド展開が必要な従来の大規模モデルに比べ、HRMはエッジデバイス上で複雑な推論タスクを実行できる。
コアソリューション
- ハードウェアの選択最低要件は、CUDAをサポートするNVIDIA GPU（RTX 3060など）、8GB以上のRAMを推奨します。
- 展開ステップの最適化::
- PyTorch Mobileを使ってモデルをモバイル形式に変換する
- 混合精度推論(FP16)を有効にしてグラフィックス・メモリのフットプリントを削減
- トレーニングモード(torch.no_grad())を無効にしてメモリ消費量を減らす。
- モジュラー・ローディングを使用し、現在のタスクに必要なサブモジュールだけをロードする。
- パフォーマンス・チューニングのヒントOMP_NUM_THREADS=8に設定してCPUの並列性を最適化し、torch.inference_mode()を使って推論速度を向上させる。
代表的な使用例
Raspberry Pi + Jetson Nanoのためのロボットナビゲーションシステム：
1.事前に訓練された30×30の迷路モデルをロードする。
2.センサーデータ入力 200ms毎
3.高レベルモジュールは経路計画を出力し、低レベルモジュールはリアルタイムの障害物回避を処理する
この答えは記事から得たものである。HRM：複雑な推論のための階層的推論モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " リソースが限られたデバイスで、複雑な推論タスクにHRMを導入するには？
