ハードウェア要件とパフォーマンスの最適化
基本的なハードウェア要件
- GPU最低8GBのビデオメモリを搭載したNVIDIA GPUを推奨。
- ランダムアクセスメモリ16GB以上のシステムメモリを推奨
- ざいこトレーニングデータセット（COCOなど）を保存するのに十分なスペースが必要。
トレーニング段階を最適化するための提言
- マルチGPU並列処理マルチGPUアクセラレーションを活用するための-nproc_per_nodeパラメータの使用
- バッチサイズの調整: ビデオメモリのサイズに応じて、per_device_train_batch_sizeを調整する。
- 勾配集積gradient_accumulation_stepsを使用して、より大きなバッチをシミュレートする。
- ミックス精密トレーニングbf16またはfp16を有効にして、ビデオメモリの使用量を減らす。
推論フェーズの最適化のための提言
- フラッシュ・アテンションこの機能を有効にすると、推理のスピードが劇的に向上します。
- num_generationsの削減メモリ消費量を削減し、リソースが限られている状況に適しています。
- ONNXの使用パフォーマンスを向上させるために、モデルをONNX形式に変換することを検討する。
リソース不足の解決策
ビデオメモリが小さいGPUの場合は、試してみてください：
- モデルの小型化
- 入力解像度を小さくする
- 同時に処理するクエリー数を減らす
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
