Capacidades de treinamento eficientes do MiniMind-V
O MiniMind-V é uma estrutura de treinamento de modelo de linguagem visual (VLM) de código aberto baseada na implementação do PyTorch, cujo ponto forte é a capacidade de concluir o treinamento do modelo em um período de tempo muito curto. A ferramenta é capaz de concluir uma sessão de treinamento para um modelo de 26 milhões de parâmetros em uma única GPU NVIDIA 3090 em apenas cerca de uma hora.
- Eficiência do hardware:Otimizado para GPUs de placa única com apenas 24 GB de memória de vídeo necessária
- Velocidade de treinamento:Cada ciclo de treinamento (época) leva cerca de 1 hora
- Controle de custos:O treinamento completo custa apenas cerca de 1,3 RMB
- Simplificação do código:A implementação principal não tem mais de 50 linhas de código
Essa alta eficiência é obtida por meio de uma arquitetura de modelo bem projetada que inclui estratégias para congelar o codificador visual CLIP, treinando apenas a camada de projeção e a última camada do modelo de linguagem. O projeto oferece um loop fechado completo, desde a limpeza dos dados até a inferência do modelo, e é particularmente adequado para pesquisadores e desenvolvedores que precisam validar rapidamente protótipos de VLM.
Essa resposta foi extraída do artigoMiniMind-V: treinamento de 1 hora de um modelo de linguagem visual com 26 milhões de parâmetrosO
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