パフォーマンス最適化の背景
大規模な言語モデルは高い計算資源を必要とし、4GB未満のメモリを搭載したデバイスでは、待ち時間やラグが発生する可能性がある。性能と効果のバランスは、以下の方式で達成できる。
具体的な最適化策
- モデル選択戦略10%の精度を犠牲にして30%のスピードアップを図っている。
- 運転パラメーターの調整設定-詳細」で「低精度モード」を有効にすると、浮動小数点演算をFP32からFP16に減らすことができます。
- バックオフィス管理使用前にバックグラウンドアプリをクリーンアップ（Androidは "Do Not Disturb Mode "をオン、iOSはバックグラウンドアプリのリフレッシュをオフ）
高等技術
- 音声をテキストに変換する際に「分割処理」モードを選択すると、バッファリングは15秒ごとに自動的に一時停止されます。
- 長いテキストによるメモリのオーバーフローを避けるため、テキスト生成は200ワード以下に制限されている。
- ライブプレビュー」をオフにすると20%のGPU負荷が軽減される
デバイスの適応に関する推奨事項
MediaTek Tengui 700+チップセットのデバイスが最も良いパフォーマンスを発揮します。3年以上前の古いデバイスの場合は、「開発者向けオプション」からVulkanグラフィックスAPIを強制的に有効にし、計算効率を向上させることをお勧めします。
この答えは記事から得たものである。BreezeApp：オフラインAI機能をスマホで実行するアプリについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ローエンドスマホで動作するオフラインAIモデルの効率を向上させるには？
