ローカルVQAモデルのパフォーマンスを最適化する完全なソリューション
Peekabooは、ビジュアルクイズ用のローカルAIモデル（Ollamaなど）と組み合わせることで、回答時間を大幅に改善することができる：
- モデルの選択軽量ビジュアルモデル（例えばllava:7bやqwen2-vl:4b）の使用を優先する。
- ハードウェア構成16GB以上のRAMを推奨し、GPUリソースを専用モデルに割り当てる（Mシリーズのチップが最適）。
- 前処理の最適化イネーブル-シャドー除去パラメータによりウィンドウシェーディングを排除し、20%の画像処理時間を短縮
具体的な設定手順
1.実施オラマ・プルラバ:7b最適化モデルのダウンロード
2.ピーカブーの設定ファイルを編集します：
ピーカブー設定編集
3.設定"モデル": "llava:7b"歌で応える「gpu_layers": 6
これらの最適化により、90%以上の認識精度を維持しながら、平均応答時間を5～8秒から2～3秒に短縮することができる。
この答えは記事から得たものである。Peekaboo：macOSスクリーンキャプチャとビジュアルクイズツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ローカルモデルでのビジュアル質問応答（VQA）の応答性を向上させるには？
