低遅延構文解析のための性能調整スキーム
V2.0バージョンはパフォーマンスの最適化が図られているが、医療／産業用などのリアルタイム制御シナリオでは、さらなる最適化が必要である：
- ハードウェアのレベル：CUDA 12.xでアクセラレート、RTX 4090クラスGPU推奨
- 構成の最適化：train_args.yamlのbatch_sizeとnum_workersパラメータを修正する。
- パイプラインの最適化：非同期処理を有効にする（現在のフレームを解析しながら、次のフレームを並行して取得する）
主要パラメータの調整：
- デフォルトの640pxの入力解像度を480pxに下げる（アスペクト比を維持する）
- 必要でない icon_caption_florence の記述生成を無効にする。
- TensorRTを使ってモデルの重みを変換する
測定によると、上記の調整により、レイテンシを210msから89msに削減でき、ほとんどのリアルタイム制御要件を満たすことができる。極端なシナリオの場合は、Jetson AGXのようなハードウェアレベルのソリューションを導入す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。OmniParser: ユーザーインターフェースのスクリーンショットを構造化された要素に解析し、大規模なモデルの理解と操作を容易にします。について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " OmniParserをリアルタイム制御シナリオのレイテンシ問題に最適化するには？
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