CPU最適化完全ガイド
GPUを搭載していない環境では、以下の技術的手段によってパフォーマンスを大幅に向上させることができる：
- 定量的手法8ビットまたは4ビット量子化でモデルサイズを縮小
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-1.5B", load_in_8bit=True) - バッチ最適化paddingとmax_lengthパラメータを設定することでメモリ使用量をコントロールする。
generator = pipeline("text-generation", max_length=512, truncation=True) - ハードウェアアクセラレーションIntel MKL または OpenBLAS Maths Library を有効にして行列演算を高速化する。
export OMP_NUM_THREADS=4
測定データから、4ビット量子化により、85%の元の精度を維持したまま、7Bパラメトリック・モデルのメモリ・フットプリントが13GBから3.8GBに減少することが示された。
この答えは記事から得たものである。Transformers: テキスト、画像、マルチモーダルタスクをサポートするオープンソースの機械学習モデリングフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " CPUデバイス上のトランスフォーマーの推論速度を向上させるには？
