硬件要求与性能优化
基本硬件要求
- GPU：建议使用至少8GB显存的NVIDIA GPU
- ランダムアクセスメモリ：建议16GB以上系统内存
- ざいこ：需要足够空间存放训练数据集(COCO等)
训练阶段优化建议
- マルチGPU並列処理：使用–nproc_per_node参数利用多GPU加速
- 批次大小调整：根据显存大小调整per_device_train_batch_size
- 勾配集積：使用gradient_accumulation_steps模拟更大批次
- ミックス精密トレーニング：启用bf16或fp16以减少显存占用
推理阶段优化建议
- Flash Attention：启用此功能可大幅提升推理速度
- 减少num_generations：可降低内存消耗，适合资源有限的情况
- 使用ONNX：考虑将模型转换为ONNX格式以提高性能
资源不足的解决方案
对于显存较小的GPU，可以尝试：
- 缩小模型规模
- 使用更小的输入分辨率
- 减少同时处理的查询数量
この答えは記事から得たものである。VLM-R1：自然言語による画像ターゲットの位置決定のための視覚言語モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 运行VLM-R1需要什么样的硬件配置？有哪些性能优化建议？
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