低コンフィギュレーション・デバイス上でのUNOの動作効率を最適化するには？

2025-08-24

1.2 K

パフォーマンス最適化プログラム

コンシューマー向けGPUのグラフィックス・メモリの制限に対応する3段階の最適化戦略により、スムーズな動作が実現できる：

基本的な最適化::
1. flux-dev-fp8モデルの使用を強制する（-model_typeパラメータ）。
2. メモリオフロードを有効にする（-offload パラメータ）
3. 出力解像度を512×512に縮小
中間最適化::
- 拡散ステップ数を20に減らす (-num_steps 20)
- xformers の最適化を無効にする (-disable_xformers を追加)
- 半精度モードを使う (-half_precision)
高度な最適化::
1. 完全なモデルトレーニングの代替としてLoRAファインチューニングを使用する
2. グラディエント・チェックポイント・テクニックの使用
3. HuggingFaceのアクセラレート・ライブラリによるCPUオフロード

測定データによると、RTX 3060（12GB）は、上記の最適化により1枚の画像の生成時間を90秒以内に制御でき、メモリ消費量は10GB以下で安定している。

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