Programa técnico completo para implantação em ambientes com poucos recursos
A seguinte estratégia de otimização hierárquica pode ser adotada para lidar com as restrições de uma única GPU:
- nível do modelo::
- Prefira a versão de parâmetro 4B (espaço de memória reduzido por 75%)
- Ativar a quantificação de 8 bits (adicionar o parâmetro load_in_8bit=True ao carregar)
- Usando a técnica de ponto de controle de gradiente
- otimização em tempo de execução::
- Limite o comprimento do texto gerado (max_length=150)
- Possibilitando mecanismos de atenção com eficiência de memória
- Defina o tamanho adequado do lote (batch_size=2-4)
- Configuração de hardwareRTX 3090 (24 GB de memória de vídeo): mínimo recomendado, como mostram os testes reais:
16 GB de memória de vídeo executará a versão 4B quantificada sem problemas, enquanto o modelo 27B requer pelo menos 40 GB de memória de vídeo.
Por meio da otimização combinatória, o modelo 4B permite a inferência em tempo real (latência <500ms) em GPUs de consumo.
Essa resposta foi extraída do artigoMedGemma: uma coleção de modelos de IA de código aberto para compreensão de textos e imagens médicasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a eficiência da implantação do MedGemma em um único ambiente de GPU?
