Uma avaliação completa com o PhysUniBenchmark requer suporte adequado de recursos de computação. A ferramenta recomenda executar a inferência do modelo com um dispositivo equipado com uma GPU NVIDIA para acelerar o processamento. Embora o modo CPU possa ser executado, a velocidade de processamento é significativamente reduzida. Os requisitos típicos de configuração de hardware incluem 16 GB ou mais de RAM e pelo menos 10 GB de armazenamento.
Para o ambiente de software, a ferramenta é desenvolvida com base em Python, exigindo a versão 3.8 ou superior e contando com bibliotecas de computação científica, como NumPy e Pandas. Para modelos que usam APIs baseadas em nuvem (por exemplo, GPT-4o), também são necessárias uma conexão de rede estável e a configuração adequada da API.
A ferramenta fornece um script de teste de ambiente perfeito para verificar se o sistema atende aos requisitos básicos antes do uso e orienta o usuário nas etapas de configuração necessárias para reduzir o limite de entrada.
Essa resposta foi extraída do artigoPhysUniBenchmark: ferramenta de benchmarking para problemas de física multimodalO
