MNNオーディオモデルのためのメモリ最適化実践ガイド
オーディオモデルは、長いシーケンスに対してメモリ使用量が多いという問題にしばしば直面するが、これは戦略を組み合わせることで最適化できる：
- ストリーム処理技術1) 'MNN::Express::Module'を使用してフレーミングロジックをカプセル化する。'Interpreter::SessionMode' を 'SESSION_MEMORY_BUFFER' に設定する。
- モデルカット・プログラム: 長いシーケンスを10秒単位にスライスするには'MNN::Express::Variable::split'を使い、スライス処理には'SequenceModule'を使う。
- メモリ多重化技術: 1) 'BackendConfig::memory' を 'MemoryMode::MEMORY_REUSE' に設定する。Interpreter::releaseModelBuffer' を呼び出して、中間結果を時間内に解放する。
- 量的圧縮プログラムMNN::Compression::quantizeModel'ツールと組み合わせて実装されている。
典型的な設定パラメータ：
Interpreter::SessionConfig sessionConfig；
sessionConfig.backendConfig.memory = MemoryMode::MEMORY_REUSE；
sessionConfig.backendConfig.precision = Precision_Low；
この答えは記事から得たものである。MNN-LLM-Android: AndroidのためのMNNマルチモーダル言語モデリングについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " MNNオーディオ処理モデルのメモリフットプリントを最適化するには？
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